路径聚类:在Web站点中的知识发现

被引：58

作者：

王实

高文

李锦涛

谢辉

不详

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所!北京

来源：

计算机研究与发展 | 2001年 / 04期

关键词：

Web数据挖掘; 聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

用户对 Web站点的访问代表了用户对 Web站点上页面的访问兴趣 .这种兴趣程度可以通过用户对 Web站点上页面的浏览顺序表现出来 .在对 Web站点的访问日志进行事务识别后 ,可以根据群体用户对 Web站点的访问顺序进行聚类 ,即路径聚类 ,那么最终每一个聚类集就反映出该聚类集中的全体用户具有相似的访问兴趣 .为了得到这种根据用户访问兴趣而对用户集的划分 ,提出了 K- paths路径聚类方法 .在这种方法中 ,根据用户的访问兴趣定义了新的相似性测量手段和聚类中心 ,实验的结果是成功的

引用

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