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摘要:
在Web日志挖掘中,存在两种类型的聚类:用户聚类和页面聚类.本文提出的Web用户群体和相关页面聚类算法,直接利用用户对页面的访问频率,如实体现用户的访问行为,具有较高的准确性,能够确定合理的聚类结果数目,其子类间的相对位置能反映出元素间相似程度的高低,还解决了聚类中普遍存在的子类间元素重复问题.
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聚类
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文献信息
篇名 基于相似传递性的Web日志聚类算法
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 Web日志 用户聚类 页面聚类 相似传递性
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 应用与开发
研究方向 页码范围 84,99
页数 分类号 TP3
字数 1787字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2010.03.057
五维指标
传播情况
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引文网络
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节点文献
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研究主题发展历程
节点文献
Web日志
用户聚类
页面聚类
相似传递性
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
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
总被引数(次)
44699
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