基于双层聚类方法的网页推荐模型

• 作者: 吴瑞
• 来源期刊: 系统工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: Web挖掘 Web聚类 用户访问模式 模糊c-均值
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 265-270
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3663字
• 语种: 中文

摘要

研究Web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行聚类.最后根据聚类结果产生描述该类用户行为的加权访问模式,并以此作为网页推荐依据.实验结果验证了该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	吴瑞	山西师范大学数学与计算机学院	17	47	4.0	6.0