网络用户访问模式挖掘算法研究

• 作者: 武健
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 日志数据 数据挖掘 隐马尔科夫模型 聚类
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 61-64,70
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.092
• 字数: 4869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1404-0171

摘要

针对高校校园网受考生及家长关注度越来越高的现象,为深入分析和理解用户的访问模式及其访问热点的变化规律等知识,设计一种隐马尔科夫模型和分层聚类策略相结合的混合聚类算法.基于隐马尔科夫模型将时序数据转换到似然空间,其中似然度的大小通过对称性KL (Kullback-Leibler)距离来标识.构建对称性KL转移矩阵,并借助于分层聚类方法实现对用户访问模式进行聚类.通过将该方法应用于考生及家长对我校官网访问的网络日志数据挖掘进而得到用户访问的三种模式,表明该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武健	北京信息职业技术学院计算机工程系	4	4	1.0	2.0