基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究  

Researching on clustering method for user transactions based on rough approximation

作　　者：申情[1] 韩燮[2] 蒋云良[1] 

机构地区：[1]湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000 [2]中北大学电子与计算机技术学院,山西太原030051

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第18期4469-4471,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金项目(60573056);浙江省自然科学基金重点项目(Z106335);浙江省自然科学基金项目(Y105090)。

摘　　要：Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用。Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向。通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算技术如粗糙集来解决。提出一种基于粗糙近似的聚类方法,该方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务。通过这种方法可以有效地挖掘Web日志记录,从而发现用户存取Web页面的模式。Web usage mining is the application ofdata mining techniques to web log data repositories. Predict the user browsing behavior by mining web server logs is an important research direction of web mining technology. In general, the discovered knowledge or any unexpected rules are likely to be imprecise or incomplete, which requires a framework with soft computing techniques like rough sets. A rough approximation-based clustering to cluster web transactions from web access logs is proposed. Using this approach, users can effectively mine web log records to discover web page access patterns.

关 键 词：WEB使用挖掘 粗糙集 WEB访问模式 相似上近似 事务聚类 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]