WEB聚类

作品数：13被引量：35H指数：4
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基于相对曼哈顿距离的Web聚类算法研究被引量：7
《电子商务》2013年第11期57-58,共2页李彬 
四川省教育厅青年基金资助项目(12ZB238)
针对Web挖掘中的用户相似性问题,本文提出了一种基于相对曼哈顿距离的用户聚类算法。首先根据Web服务器日志数据信息,建立URL和用户关联矩阵,元素值分别为用户的访问次数及访问时间,并以此构建平均时间矩阵。在此基础上利用相对曼哈顿...
关键词：WEB挖掘 用户聚类算法 相对Manhattan距离 
基于双层聚类方法的网页推荐模型被引量：6
《系统工程学报》2013年第2期265-270,共6页吴瑞 
国家自然科学基金资助项目(70802043);山西省自然科学基金资助项目(2008011029-2)
研究web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行...
关键词：WEB挖掘 WEB聚类 用户访问模式 模糊C-均值 
基于混合概率潜在语义分析模型的Web聚类被引量：2
《计算机应用》2012年第11期3018-3022,共5页王治和 王凌云 党辉 潘丽娜 
在电子商务应用中,为了更好地了解用户的内在特征,制定有效的营销策略,提出一种基于混合概率潜在语义分析(H-PLSA)模型的Web聚类算法。利用概率潜在语义分析(PLSA)技术分别对用户浏览数据、页面内容信息及内容增强型用户事务数据建立PLS...
关键词：WEB聚类 概率潜在语义分析 潜在主题 k-medoids算法 
一种基于自组织映射神经网络的Deep Web聚类方法
《科教导刊》2012年第21期120-121,共2页吴凌云 
为提高Deepwleb数据源聚类的效率，降低人工参与度，提出了一种基于自组织映射网络SOM的DeepWeb接口聚类方法。该方法采用PRE．QUERY方式，使用接口表单的结构特征统计量作为输入。在UIUC数据集上测试后取得了预期的效果。
关键词：DeepWeb聚类 自组织映射神经网络 试验分析 
基于Zipf定律的二值化Web聚类算法研究
《河南科学》2012年第3期345-347,共3页王荣 孙爱民 吴坤芳 
河南省政府决策研究课题(B634)
分析Web聚类,并针对Web用户聚类提出了使用二值属性描述对象.利用Zipf定律将时间属性进行二值化,然后采用ROCK算法进行聚类.通过实验证明,以Zipf定律为准则的ROCK算法具有很好的聚类效果.
关键词：WEB聚类 Zipf定律 二值属性 ROCK算法 
一种混合粒子群优化模型的Web聚类方法被引量：1
《计算机应用研究》2010年第9期3259-3262,共4页李世威 王建强 
国家社会科学基金资助项目(08XTQ010);甘肃省自然科学基金资助项目(096RJZA088)
通过分析在电子商务环境下Web挖掘的现状,考虑到Web数据的海量性和高维度性对抽取隐含的、事先未知的知识所带来的复杂性和维数灾,在普通K均值聚类、PSO聚类和K均值与PSO混合聚类算法的基础上,提出了一种将主成分分析与PSO混合聚类算法...
关键词：主成分分析 K均值聚类 粒子群优化 混合粒子群聚类 WEB聚类 维数灾 
树编辑距离在Web信息抽取中的应用与实现被引量：8
《现代图书情报技术》2010年第5期29-34,共6页聂卉 黄贵鹏 
2008年度教育部人文社会科学研究项目"基于信息抽取的数字图书馆的知识获取研究"(项目编号:08JC870013);2009年度中山大学青年教师培育项目"智能化深度搜索引擎实现技术的研究"(项目编号:2000-3161101)的研究成果之一
引入编辑距离的概念,探讨如何构造标签树,并利用标签树匹配算法来量化网页结构相似度。该算法被应用于Web信息抽取,通过URL相似度算法进行样本网页的粗聚类,进一步采用树的相似度匹配算法实现细聚类,从而获取模板网页。在模板网页的基础...
关键词：WEB信息抽取 树编辑距离 结构相似度 WEB聚类 标签树匹配算法 
基于模糊粗糙近似的web浏览模式的聚类被引量：3
《系统工程学报》2010年第1期132-136,144,共6页吴瑞 宁玉富 郭长友 
国家自然科学基金资助项目(70802043);山西省自然科学基金资助项目(2008011029-2)
提出一种模糊的粗糙近似法用于对web日志中的用户浏览模式进行聚类.在聚类过程中,一个网页是否被访问反映了用户的浏览兴趣,一个网页上的浏览时间反映了用户浏览兴趣的程度,它被刻画成模糊语言变量以忽略时间值之间的细小差别.每个用户...
关键词：WEB聚类 模糊变量 粗糙变量 用户浏览模式 
基于兴趣度的Web用户聚类方法被引量：1
《微电子学与计算机》2008年第9期112-114,共3页袁冠 夏士雄 张磊 李月娥 肖经验 
国家自然科学基金项目(50674086)
现有的Web用户聚类方法都是通过对用户喜好页面的访问模式分析来建立用户聚类,没有充分考虑时间意识、用户兴趣、用户访问模式之间的关系与影响.针对这一问题,在时间意识的Web用户聚类基础之上,提出了基于兴趣度的Web用户聚类方法.通过...
关键词：WEB挖掘 WEB聚类 兴趣度 访问模式 遗忘机制 
基于模糊粗糙k-均值的用户访问模式的聚类被引量：4
《系统工程理论与实践》2007年第7期116-121,共6页吴瑞 宁玉富 
山西省自然科学基金(2006011039)
Web用户访问过的网页以及在该网页上的浏览时间体现了用户的访问兴趣.为了更好的衡量任意两个用户访问模式之间的相似/相异度,每个用户访问模式都被转换成具有相等长度的模糊向量,其中每个元素要么是0要么是模糊语言变量,它体现了用户...
关键词：WEB挖掘 WEB聚类 用户浏览模式 粗糙K-均值 
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