基于标签映射的长短期浏览行为数据挖掘仿真

• 作者: 陈清 张程 刘瑛
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 标签化数据集 节点映射 信息特征 数据降维
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 394-398
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.01.082

摘要

浏览行为数据挖掘受节点分类概率的影响,导致挖掘精度较低,于是提出基于标签映射的长短期浏览行为数据挖掘方法.通过对长短期浏览行为数据进行降维处理,对数据降低维度与减少存储空间的同时提高了数据挖掘速度,剔除冗余数据,有效保留重要信息特征.最终结合标签映射对数据进行训练学习,精准地完成浏览节点分类概率的计算,实现高精度的长短期浏览行为数据挖掘.仿真结果表明,所提方法能够有效降低分类开销,提升浏览行为数据的挖掘速度与挖掘的准确性.