Web网页聚类Hamming算法的研究与改进

• 作者: 白清源 薛鼎励
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 网页聚类 数据挖掘 Web日志 K均值算法 Hamming算法
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 字数: 3125字
• 语种: 中文

摘要

通过对Web日志数据的挖掘研究，应用两种聚类的算法，Hamming算法和K均值算法，将用户所访问的网页进行聚类。在这两种算法中，首先以Web站点URL为行，UserID为列建立URL-UserID关联矩阵。然后对行向量进行相似性分析,可以得到相似的Web群体类，从而完成对Web网页的聚类。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白清源	福州大学数学与计算机科学学院	22	108	7.0	9.0
2	薛鼎励	西安邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0