一种基于特征属性的Web用户模糊聚类改进算法

• 作者: 应玉龙
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 特征属性 Web用户 模糊聚类 模糊C均值算法
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 95-98
• 分类号: TP391
• 字数: 2820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2012.07.026

摘要

为降低传统FCM算法的计算复杂性,提高Web用户聚类的效果,文中提出了一种改进的基于特征属性的Web用户模糊聚类算法.首先通过用户访问页面的次数和时间建立Web用户兴趣度矩阵,并根据商品的特征属性值将Web用户兴趣度矩阵映射为用户对特征属性的偏好矩阵,从而有效降低数据稀疏性；然后以此为数据集,对传统的FCM算法进行了改进,将聚类中心分为活动和稳定两种,忽略稳定聚类中的距离计算以降低计算复杂性.最后通过仿真实验证实了新算法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应玉龙		15	64	4.0	7.0