摘要
利用改进的用户描述计算公式和启发式聚类方法 ,进行基于用户任务级的 Web日志聚类 ,产生簇用户访问模式 ,进行有效的推荐和个性化服务 .结果表明 ,算法具有较好的聚类质量和较高的性能 .它可以成功地应用到 Web日志挖掘中 .
Using improved user profile calculation formula and heuristic clustering method, we propose a user tasks based Web log clustering algorithm, which generates cluster users access patterns, thus to make effective recommendation and personalization services. The results show that the algorithm has higher clustering quality and better performance. It can be successfully applied to Web log mining.
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2004年第9期1620-1623,共4页
Journal of Chinese Computer Systems
基金
广东省自然科学基金 ( 990 5 82 )资助
广州市科委基金 ( 2 0 0 0 -J-0 0 6-0 1)资助
广东省科技攻关项目( C10 2 0 1)资助
