Web日志数据挖掘模型研究  被引量:8

Research on Web log data mining model

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作  者:冯凌[1] 林杰[1] 雷星晖[1] 

机构地区:[1]同济大学经济与管理学院,上海200092

出  处:《计算机集成制造系统》2005年第8期1073-1075,1137,共4页Computer Integrated Manufacturing Systems

基  金:国家863/CIMS主题资助项目(2002AA413410);上海市科委重点项目(04JC14073)。~~

摘  要:利用Web日志,通过网页编码和会话抽取计算页面相关度矩阵;通过聚类分析,得到了各类用户访问各网页的概率向量;利用网页相关度矩阵修正概率向量,得到了反映网页相关性和用户特征聚类的挖掘模型。实验数据表明,该模型挖掘出的用户访问特征具有较长的使用有效期。By assigning each webpage a unique number, extracting session from Web log ,calculating webpage similarity matrix,and getting user access probability vectors through clustering analysis, the web mining model could then be obtained by using the webpage similarity matrix to modify the probability vectors. The mining result was an integration of page similarity and user clustering profiles. Experimental data indicated that the model could better reflect user access characteristics.

关 键 词:WEB使用挖掘 点击流 聚类分析 

分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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