基于Web日志的高精度聚类算法

• 作者: 张素智 金松河 钱慎一
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络 Web日志挖掘 会话聚类 结构层次
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 49-51
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6871.2006.02.015

摘要

提出一种Web日志挖掘算法,该算法首先以Web站点的URL为行、以用户的UserID为列,建立URL-UserID关联矩阵,元素值为用户的访问次数;然后,对行向量进行相似性度量获得用户会话粗聚类,最后,利用层次结构对比聚类算法,对用户会话粗聚类进行进一步地处理得到更高精度的聚类,实验表明该算法在提高聚类精度方面卓有成效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱慎一	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	40	183	7.0	12.0
2	张素智	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	69	349	9.0	15.0
3	金松河	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	14	76	6.0	7.0