基于访问路径的WEB事务聚类改进方法

• 作者: 张永平 李鹏
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 日志挖掘 用户事务 聚类 相似性系数
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 184-185,121
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.21.074

摘要

聚类分析是Web日志挖掘系统的重要组件,聚类分析的质量决定挖掘结果的有效性.本文引入一种向量聚类方法,并针对原有方法的不足提出改进.首先分析用户事务求出用户事务的相似矩阵,通过分别计算用户事务相似度和用户浏览路径相似度,然后把两者平均得到不同用户事务之间的相似性系数,最后根据相似性系数方法得出聚类结果.这种算法考虑到了web用户访问的有序、连续、重复性,结果能够真正反映出用户的浏览兴趣.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永平	中国矿业大学计算机学院	75	740	12.0	25.0
2	李鹏	中国矿业大学计算机学院	66	558	14.0	21.0