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摘要:
引入一种挖掘用户兴趣路径的算法,并对其进行有意义的改进.算法的主要思想是:首先利用web日志建立以引用网页URL为行、浏览网页URL为列的两个网站访问矩阵,分别采用访问次数和平均到网页中字符数的访问时间为元素值.然后,通过对矩阵进行路径兴趣度计算得到兴趣子路径,最后进行合并生成用户兴趣路径集.
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一种从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径的算法
浏览偏爱路径
站点访问矩阵
支持-偏爱度
Hamming距离
Web日志挖掘
基于改进蚁群算法的用户有效浏览兴趣路径挖掘
蚁群算法
时间因子
有效-兴趣度
Web日志
浏览兴趣路径
用户访问兴趣路径挖掘方法
用户浏览兴趣度
用户访问模式
数据挖掘
序列模式挖掘
基于Web日志挖掘用户的浏览兴趣路径
偏爱浏览路径
访问矩阵
海明距离
支持-兴趣度
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 从Web日志中挖掘用户兴趣路径算法改进
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 Web数据挖掘 算法改进 用户兴趣路径
年,卷(期) 2008,(26) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 129-131,157
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3984字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.26.039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何跃 四川大学工商管理学院 139 1494 20.0 32.0
2 邱明虹 四川大学工商管理学院 3 13 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2018(2)
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研究主题发展历程
节点文献
Web数据挖掘
算法改进
用户兴趣路径
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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