基于兴趣度的Web用户聚类方法

• 作者: 夏士雄 张磊 李月娥 肖经验 袁冠
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: Web挖掘 Web聚类 兴趣度 访问模式 遗忘机制
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 页码范围: 112-114
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.3
• 语种: 中文

摘要

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.通过对日志文件中的用户访问模式进行分析,计算用户兴趣度.结合渐进遗忘算法,对用户兴趣爱好进行调整与更新,并在此基础上对用户进行聚类.实验表明,本方法能够更好地分析用户访问模式,更准确地计算用户兴趣,具有更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏士雄	中国矿业大学计算机科学与技术学院	118	1158	18.0	28.0
2	张磊	中国矿业大学计算机科学与技术学院	174	1083	16.0	25.0
3	袁冠	中国矿业大学计算机科学与技术学院	15	169	5.0	13.0
4	李月娥	中国矿业大学计算机科学与技术学院	10	18	3.0	4.0
5	肖经验		1	8	1.0	1.0