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基于多重特征的双层Web用户聚类方法
被引量：
1
1
作者
王钊
樊钊
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第1期93-96,共4页
通过对Web日志的聚类分析,可以发现用户的群体特征,甚至可以预测用户将来的访问模式,进而为不同的用户群提供个性化服务。针对现有方法的一般缺陷,包括特征选择单一无法充分体现用户兴趣偏好和传统Hierarchical算法在用户聚类时存在的...
通过对Web日志的聚类分析,可以发现用户的群体特征,甚至可以预测用户将来的访问模式,进而为不同的用户群提供个性化服务。针对现有方法的一般缺陷,包括特征选择单一无法充分体现用户兴趣偏好和传统Hierarchical算法在用户聚类时存在的收敛效率低、易受用户访问多样性影响的问题,提出了基于多重特征的双层用户聚类方法。该方法采用多重特征对用户相似性进行度量,并在此基础上进行双层聚类。采用基于密度的DBSCAN算法来排除用户会话中的离群对象和发现不规则簇,然后再采用自底向上的Hierarchical方法对第一层的聚类结果进行聚类。实验结果表明,该方法具有良好的稳定性和聚类效果。
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关键词
WEB日志
多重特征
聚类方法
用户相似性度量
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题名
基于多重特征的双层Web用户聚类方法
被引量：
1
1
作者
王钊
樊钊
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第1期93-96,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273297)
文摘
通过对Web日志的聚类分析,可以发现用户的群体特征,甚至可以预测用户将来的访问模式,进而为不同的用户群提供个性化服务。针对现有方法的一般缺陷,包括特征选择单一无法充分体现用户兴趣偏好和传统Hierarchical算法在用户聚类时存在的收敛效率低、易受用户访问多样性影响的问题,提出了基于多重特征的双层用户聚类方法。该方法采用多重特征对用户相似性进行度量,并在此基础上进行双层聚类。采用基于密度的DBSCAN算法来排除用户会话中的离群对象和发现不规则簇,然后再采用自底向上的Hierarchical方法对第一层的聚类结果进行聚类。实验结果表明,该方法具有良好的稳定性和聚类效果。
关键词
WEB日志
多重特征
聚类方法
用户相似性度量
Keywords
Web log
multiple characteristics
clustering method
user similarity measurement
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多重特征的双层Web用户聚类方法
王钊
樊钊
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
1
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