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基于闭合有间隔频繁子序列的点击流聚类
被引量：
5
1
作者
马超
沈微
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第23期72-75,共4页
对网站日志文件中记录的点击流序列聚类可以发现用户使用模式,从而对用户归类。而传统聚类方法面临着难以提取点击流中有代表性的特征向量以及点击流及其特征向量存在数据稀疏性的问题。针对上述情况,提出一种基于闭合有间隔频繁子序列...
对网站日志文件中记录的点击流序列聚类可以发现用户使用模式,从而对用户归类。而传统聚类方法面临着难以提取点击流中有代表性的特征向量以及点击流及其特征向量存在数据稀疏性的问题。针对上述情况,提出一种基于闭合有间隔频繁子序列模式挖掘的点击流聚类方法。该方法从点击流中提取子序列模式的频繁支持度,构建特征向量,利用基于双向映射欧氏距离的模糊距离度量判断向量间相似度,增强BIRCH聚类算法对点击流数据的聚类效果。
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关键词
点击流
聚类
频繁子序列模式
网络使用挖掘
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题名
基于闭合有间隔频繁子序列的点击流聚类
被引量：
5
1
作者
马超
沈微
机构
东北林业大学工程技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第23期72-75,共4页
文摘
对网站日志文件中记录的点击流序列聚类可以发现用户使用模式,从而对用户归类。而传统聚类方法面临着难以提取点击流中有代表性的特征向量以及点击流及其特征向量存在数据稀疏性的问题。针对上述情况,提出一种基于闭合有间隔频繁子序列模式挖掘的点击流聚类方法。该方法从点击流中提取子序列模式的频繁支持度,构建特征向量,利用基于双向映射欧氏距离的模糊距离度量判断向量间相似度,增强BIRCH聚类算法对点击流数据的聚类效果。
关键词
点击流
聚类
频繁子序列模式
网络使用挖掘
Keywords
clickstream
clustering
frequent subsequence pattern
Web-usage mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于闭合有间隔频繁子序列的点击流聚类
马超
沈微
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
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