Web 日志挖掘中模糊C均值聚类研究

• 作者: 吴长勤 王亚军 王传安 贾丙静
• 来源期刊: 辽东学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Web日志挖掘 模糊C均值聚类算法 信息量 权值
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 28-30
• 分类号: TP311
• 字数: 2441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4939.2011.01.008

摘要

Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度.笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性对聚类结果的影响,实验证明该方法提高了模糊C均值聚类算法的准确率.