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题名一种新的Web用户群体和URL聚类算法的研究
被引量：11
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作者
宋江春
沈钧毅
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第3期284-288,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60173058)
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文摘
提出一个基于Web日志的Web用户群体和站点URL聚类算法.使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了Web站点的用户事务矩阵,并在此基础上对Web用户群体和站点URL进行聚类.由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL的浏览时间和访问次数,使算法的精度和效率都大大提高.同时,该算法能较好地处理类间重叠问题,使算法具有较好的实用性.最后对算法的有效性和可伸缩性进行了研究.
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关键词
WEB使用挖掘
用户浏览模式
用户访问矩阵
用户事务聚类
站点URL聚类
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Keywords
Web usage mining
user browsing pattern
user access matrix
user session clustering
Web site URL clustering
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分类号
TP391.11
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径的算法
被引量：1
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作者
杨旭东
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机构
吕梁学院计算机科学与技术系
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出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2012年第10期82-88,共7页
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基金
吕梁学院校内自然科学基金资助项目(ZRXN201215)
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文摘
针对当前Web站点设计与管理的复杂性以及优化其拓扑结构的需要,提出了一种从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径的算法。该算法引入反映页面浏览频率的访问矩阵与支持-偏爱度,得到访问矩阵行向量间的Hamming距离矩阵,将相似性阈值与其元素值逐一比较,获得候选兴趣子路径2-项集,根据支持-偏爱度阈值,将子路径集中不符的子路径剔除,合并子路径,生成用户浏览偏爱路径。实验结果证明了该算法的有效性。
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关键词
浏览偏爱路径
站点访问矩阵
支持-偏爱度
HAMMING距离
WEB日志挖掘
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Keywords
preferred browsing paths
user access matrix
support-preference
Hamming distance
Web log mining
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名个性化学习系统中用户访问兴趣度量方法改进
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作者
金艳云
李玉萍
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机构
南通大学理学院
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出处
《电脑知识与技术》
2010年第12期9686-9687,9694,共3页
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文摘
在基于web使用挖掘的个性化学习系统中，用户访问兴趣度量和表达是一个关键部分，该文分析了现有的三种用户测览兴趣的度量方法，提出了基于用户注册和页面访问时间的兴趣度量方法，以及基于页面浏览时间建立用户一资源评分矩阵，从而更有效地为用户聚类提供数据依据。
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关键词
个性化学习系统
WEB日志挖掘
用户访问兴趣度量
用户-资源评分矩阵
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Keywords
individualized study system
web log mining
user access interest measurement
user- resource interest matrix
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构][自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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