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Web日志模糊聚类算法的研究
被引量：
3
1
作者
吴妮娅
张健沛
《哈尔滨师范大学自然科学学报》
CAS
2003年第5期63-66,共4页
本文提出了一种新的Web事务模糊聚类算法 .给出了新的Web事务定义和相异度定义 ,聚类准则函数是所有样本与C个代表中心的相异度之和 ,我们的目标是使这个聚类准则函数最小 .同时给出了改进算法 .经过试验证明 ,改进的算法更有效 .
关键词
web
站点
模糊聚类算法
web
日志挖掘
聚类准则函数
数据挖掘
下载PDF
职称材料
基于本体的语义网络会话聚类和可视化方法
被引量：
2
2
作者
杨钤雯
寇纪淞
+1 位作者
陈富赞
李敏强
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期111-116,共6页
提出一种基于本体的网络会话表示方法,即语义会话,和一种会话聚类和可视化方法.会话聚类方面基于用户浏览网站的公共路径提出一种语义会话间的相似性度量——语义公共路径相似性度量(SMSCP),并且使用改进的kmedoids聚类算法衡量其有效性...
提出一种基于本体的网络会话表示方法,即语义会话,和一种会话聚类和可视化方法.会话聚类方面基于用户浏览网站的公共路径提出一种语义会话间的相似性度量——语义公共路径相似性度量(SMSCP),并且使用改进的kmedoids聚类算法衡量其有效性.在聚类结果可视化方面应用层云表来展示聚类结果.实验表明文中的聚类方法和可视化方法具有更好的有效性及可理解性.
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关键词
网络使用挖掘
网络会话聚类
相似性度量
本体
层云表
原文传递
细菌觅食算法与K-means结合的Web用户会话聚类
被引量：
2
3
作者
凌海峰
王浩
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第36期121-124,176,共5页
Web用户会话聚类是电子商务领域的NP-难问题,目的是发现相似的用户访问行为模式。该问题难度在于对大规模的Web会话进行聚类,且每个会话都表示为高维向量。提出一种细菌觅食算法和K-means相结合的优化算法,用知名的数据集测试其有效性。...
Web用户会话聚类是电子商务领域的NP-难问题,目的是发现相似的用户访问行为模式。该问题难度在于对大规模的Web会话进行聚类,且每个会话都表示为高维向量。提出一种细菌觅食算法和K-means相结合的优化算法,用知名的数据集测试其有效性。对Web会话进行聚类,与流行的聚类算法进行比较,实验结果显示该算法高效且性能更优。
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关键词
web
使用挖掘
细菌觅食优化
K-MEANS算法
会话聚类
电子商务
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职称材料
题名
Web日志模糊聚类算法的研究
被引量：
3
1
作者
吴妮娅
张健沛
机构
哈尔滨工程大学
出处
《哈尔滨师范大学自然科学学报》
CAS
2003年第5期63-66,共4页
基金
黑龙江省自然科学基金资助项目 (F0 1-0 6)
文摘
本文提出了一种新的Web事务模糊聚类算法 .给出了新的Web事务定义和相异度定义 ,聚类准则函数是所有样本与C个代表中心的相异度之和 ,我们的目标是使这个聚类准则函数最小 .同时给出了改进算法 .经过试验证明 ,改进的算法更有效 .
关键词
web
站点
模糊聚类算法
web
日志挖掘
聚类准则函数
数据挖掘
Keywords
web
session
Fuzzy
clustering
web
log
mining
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于本体的语义网络会话聚类和可视化方法
被引量：
2
2
作者
杨钤雯
寇纪淞
陈富赞
李敏强
机构
天津大学管理与经济学部
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2011年第1期111-116,共6页
基金
国家自然科学基金(No.70771074
70925005)
教育部博士点基金(No.20090032110065)资助项目
文摘
提出一种基于本体的网络会话表示方法,即语义会话,和一种会话聚类和可视化方法.会话聚类方面基于用户浏览网站的公共路径提出一种语义会话间的相似性度量——语义公共路径相似性度量(SMSCP),并且使用改进的kmedoids聚类算法衡量其有效性.在聚类结果可视化方面应用层云表来展示聚类结果.实验表明文中的聚类方法和可视化方法具有更好的有效性及可理解性.
关键词
网络使用挖掘
网络会话聚类
相似性度量
本体
层云表
Keywords
web
Usage
Mining,
web
session
clustering
,
Similarity
Measure,
Ontology,
Stratogram
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
细菌觅食算法与K-means结合的Web用户会话聚类
被引量：
2
3
作者
凌海峰
王浩
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第36期121-124,176,共5页
基金
国家自然科学基金(No.71071047)
安徽省自然科学基金(No.1208085MG120)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金(No.20090111110016)
合肥工业大学博士学位专项资助基金(No.2010HGBZ0301)
文摘
Web用户会话聚类是电子商务领域的NP-难问题,目的是发现相似的用户访问行为模式。该问题难度在于对大规模的Web会话进行聚类,且每个会话都表示为高维向量。提出一种细菌觅食算法和K-means相结合的优化算法,用知名的数据集测试其有效性。对Web会话进行聚类,与流行的聚类算法进行比较,实验结果显示该算法高效且性能更优。
关键词
web
使用挖掘
细菌觅食优化
K-MEANS算法
会话聚类
电子商务
Keywords
web
usage
mining
bacterial
foraging
optimization
K-means
algorithm
web
session
clustering
e-business
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Web日志模糊聚类算法的研究
吴妮娅
张健沛
《哈尔滨师范大学自然科学学报》
CAS
2003
3
下载PDF
职称材料
2
基于本体的语义网络会话聚类和可视化方法
杨钤雯
寇纪淞
陈富赞
李敏强
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2011
2
原文传递
3
细菌觅食算法与K-means结合的Web用户会话聚类
凌海峰
王浩
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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