WEB用户聚类

作品数：16被引量：39H指数：4
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：张文东易轶虎俞辉刘业政凌海峰更多>>
相关机构：中国石油大学（华东）合肥工业大学大连理工大学教育部更多>>
相关期刊：《福建电脑》《计算机应用与软件》《电脑知识与技术》《情报学报》更多>>
相关基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金北京市教委科技发展计划卫生部临床学科重点项目更多>>
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基于GA-SA模糊聚类的web日志挖掘
《经营管理者》2015年第1期393-,共1页谢建丽 
将遗传算法、模拟退火算法与模糊聚类算法相结合,应用到web日志挖掘,实现web用户聚类,将模拟退火算法与遗传算法相结合,利用其较强的局部搜索能力弥补遗传算法的不足,克服传统模糊聚类容易收敛于局部最优解的缺点。实验证明,该算法具有...
关键词：WEB用户聚类 模拟退火算法 遗传算法 
基于用户特性的Web会话模式聚类算法被引量：2
《计算机应用与软件》2014年第2期283-286,共4页郑富兰 吴瑞 
国家自然科学基金项目(70802043);山西省自然科学基金项目(2008011029-2)
Web用户聚类是通过分析用户会话,将具有相同或相似访问特征的用户聚为一类。在会话相似性度量方面综合考虑了网页浏览时间和访问频次两个因素,并考虑到用户个人习惯、能力等因素对浏览时间的影响,将浏览时间处理为RDP(Reduce the Differ...
关键词：WEB挖掘 WEB用户聚类 聚类算法 模式聚类 K-MEANS 
基于模糊聚类的Web用户聚类方法与实现
《吉林大学学报（工学版）》2013年第S1期485-488,共4页司建波 姚燕 郭蔚莹 杨芳 
长春市科技局软科学项目(11RY14);吉林省科技厅国际合作项目(3D511Z613428);卫生部临床学科重点项目(2001133)
提出了一种基于传递闭包的模糊聚类方法,并应用于Web日志聚类中,实验结果表明,该算法能够有效实现Web用户聚类,并且能够避免陷入局部最优解。最后与模糊C均值算法进行比较,并讨论了算法的运行时间和错分率。
关键词：模糊聚类 传递闭包 WEB用户聚类 
Web用户聚类中访问路径差异性度量方法的研究
《计算机应用与软件》2013年第3期196-199,共4页牛晓晨 王劲松 邢高峰 
用户访问路径是Web用户聚类时度量用户兴趣度的参数之一。结合日志记录的特点,从参数的数学特征出发,设计一种基于二进制数表示的访问路径矩阵来度量用户的兴趣度,并给出新的相异度矩阵构造法。实验表明,所提出的访问路径矩阵是可行的,...
关键词：WEB用户聚类 访问路径矩阵 相异度矩阵 日志文件 
基于改进近邻传播算法的Web用户聚类被引量：6
《情报学报》2012年第9期993-997,共5页冷亚军 梁昌勇 陆文星 
基金项目：国家自然科学基金重点项目（70631003）.
随着Intemet和电子商务的迅猛发展，聚类技术在Web用户划分方面的作用越来越明显。Web用户聚类的难度在于有成千上万的用户需要聚类，而且每个用户的偏好向量是高维稀疏的。对于处理大规模的数据集。近邻传播算法是一种快速、有效的聚...
关键词：WEB用户聚类 稀疏性 近邻传播算法 相似度矩阵 
用于Web用户聚类的基于差分进化的模糊聚类算法被引量：1
《电脑知识与技术》2011年第10X期7452-7454,7456,共4页王艳茹 
Web用户聚类是实现自适应网站和为用户提供个性化信息服务的关键技术之一。将FCM算法与差分进化算法相结合,提出一种用于解决web用户聚类问题的混合算法,改进了适应度函数,并采用局部搜索策略进一步增强算法的寻优能力,加入FCM优化操作...
关键词：WEB用户聚类 差分进化算法 模糊C-均值算法 局部搜索 
基于竞争凝聚的Web用户聚类
《福建电脑》2010年第12期100-102,共3页唐利娜 
为了给网站提供个性化推荐服务,提出了基于Web日志用户访问事务的聚类算法CAKPS。该算法采用竞争凝聚思想,自动确定最佳聚类数和初始聚类中心。实验结果表明CAKPS聚类算法可以取得较好的收敛性,同时用户聚类集之间的差异性也更高。
关键词：个性化推荐 WEB使用挖掘 用户聚类 竞争凝聚 
基于混合隐Markov链浏览模型的WEB用户聚类与个性化推荐被引量：3
《情报学报》2009年第4期557-564,共8页林文龙 刘业政 朱庆生 奚冬芹 
国家自然科学基金项目（70672097）; 国家自然科学基金重点项目（70631003）资助
针对传统的Markov链模型不能有效的表征长串访问序列所蕴含的丰富的用户行为特征（用户类别特征、访问兴趣迁移特征）的缺点,提出混合隐Markov链浏览模型。混合隐Markov链模型使用多个不同的模型来区分不同类别用户的浏览特征,并为每个...
关键词：WEB使用挖掘 隐Markov链模型 用户聚类 个性化推荐 
基于蚁群算法与K-means算法相结合的Web用户聚类被引量：4
《情报学报》2009年第1期105-108,共4页凌海峰 刘业政 杨善林 
该论文获得国家自然科学基金项目（No.70672097）的资助.
Web用户聚类是指用聚类算法产生用户会话的聚类，是电子商务中的一个重要问题。该问题的难度在于有成千上万的会话需要聚类，而且每个会话都可描述为一个高维向量。此外，该问题就聚类的数目而言具有指数的复杂性，是一个NP-难的问题。...
关键词：WEB使用挖掘 蚁群优化 WEB用户聚类 Web导航推荐 电子商务 
基于概率潜在语义分析的Web用户聚类被引量：4
《计算机工程与应用》2008年第23期160-162,共3页俞辉 景海峰 
Web用户聚类知识可以为改进信息搜索效率和提供个性化服务提供帮助。通过对海量日志记录分析,构建会话-页面矩阵;根据信息论理论,在会话-页面矩阵中权值计算中考虑局部和全局权值贡献;利用概率潜在语义分析将隐式变量Z对页面P的条件概...
关键词：WEB日志 预处理 WEB用户 概率潜在语义分析 聚类 
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