基于用户任务级的Web日志聚类  

User Tasks Based Web Log Clustering

作　　者：李颖基[1] 彭宏[1] 郑启伦[1] 

机构地区：[1]华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510640

出　　处：《小型微型计算机系统》2004年第9期1620-1623,共4页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：广东省自然科学基金 ( 990 5 82 )资助 ;广州市科委基金 ( 2 0 0 0 -J-0 0 6-0 1)资助 ;广东省科技攻关项目( C10 2 0 1)资助

摘　　要：利用改进的用户描述计算公式和启发式聚类方法 ,进行基于用户任务级的 Web日志聚类 ,产生簇用户访问模式 ,进行有效的推荐和个性化服务 .结果表明 ,算法具有较好的聚类质量和较高的性能 .它可以成功地应用到 Web日志挖掘中 .Using improved user profile calculation formula and heuristic clustering method, we propose a user tasks based Web log clustering algorithm, which generates cluster users access patterns, thus to make effective recommendation and personalization services. The results show that the algorithm has higher clustering quality and better performance. It can be successfully applied to Web log mining.

关 键 词：用户任务级 WEB挖掘 聚类 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP393.09[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]