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摘要:
对网站日志文件中记录的点击流序列聚类可以发现用户使用模式,从而对用户归类.而传统聚类方法面临着难以提取点击流中有代表性的特征向量以及点击流及其特征向量存在数据稀疏性的问题.针对上述情况,提出一种基于闭合有间隔频繁子序列模式挖掘的点击流聚类方法.该方法从点击流中提取子序列模式的频繁支持度,构建特征向量,利用基于双向映射欧氏距离的模糊距离度量判断向量间相似度,增强BIRCH聚类算法对点击流数据的聚类效果.
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文献信息
篇名 基于闭合有间隔频繁子序列的点击流聚类
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 点击流 聚类 频繁子序列模式 网络使用挖掘
年,卷(期) 2010,(23) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 72-75
页数 分类号 TP311
字数 4642字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.23.024
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 马超 东北林业大学工程技术学院 31 124 6.0 9.0
2 沈微 东北林业大学工程技术学院 31 184 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
点击流
聚类
频繁子序列模式
网络使用挖掘
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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317027
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