基于改进的模糊聚类算法的Web日志挖掘  

Web Log Mining based on Improved Fuzzy Clustering Algorithm

作　　者：李雪竹[1,2] 周国祥[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学,合肥230009 [2]宿州学院,安徽宿州234000

出　　处：《电脑开发与应用》2009年第4期7-9,20,共4页Computer Development & Applications

基　　金：安徽省自然科学基金(编号:050420202)资助

摘　　要：Web日志挖掘是Web数据挖掘领域中的一个重要研究方向,是通过对Web日志记录的挖掘发现用户访问Web页面的浏览模式用以改进Web站点的性能和组织结构。在介绍Web日志挖掘的原理和技术的基础上对Web日志挖掘中的聚类技术进行了分析研究,并重点讨论了有关模糊聚类算法的原理及计算过程,对这一算法进行了改进后的优化和应用,最后用实例对算法加以验证。Web Log mining is an important direction in the field of Web mining study, Finding the browse pattern for the user＇s visiting web page by the Web Log mining to improve the Webs＇performance and organizational structures. On the basis of the introduction of Web Log mining＇s principle and technology, This article studies the technoly of Clustering in the Web Log mining, focus on discussing the principle and the caculation process about the Fuzzy Clustering and verifies that through an example.

关 键 词：WEB日志挖掘 聚类 模糊聚类 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]