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基于Web日志的用户访问模式挖掘
被引量：
15
1
作者
王新
马万青
潘文林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第21期156-158,共3页
Web日志挖掘是数据挖掘技术在Web日志数据存储中的应用。论文介绍了Web日志挖掘,在分析发现用户访问模式方法——类Apriori算法的基础上,给出一种基于粗糙集的用户访问模式聚类方法。
关键词
web
日志挖掘
访问模式
粗糙集
聚类
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职称材料
基于过滤器的Web访问模式挖掘
被引量：
2
2
作者
佟强
周园春
+1 位作者
吴开超
阎保平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期59-61,共3页
针对传统Web访问模式挖掘系统中用户识别和会话识别的复杂性和不准确性,该文提出了基于过滤器的Web访问模式挖掘系统。它能够准确地识别用户和会话,为挖掘算法提供优质的数据。给出了日志过滤器的实现和部署,提出了Web访问模式的挖掘算...
针对传统Web访问模式挖掘系统中用户识别和会话识别的复杂性和不准确性,该文提出了基于过滤器的Web访问模式挖掘系统。它能够准确地识别用户和会话,为挖掘算法提供优质的数据。给出了日志过滤器的实现和部署,提出了Web访问模式的挖掘算法。目前该方法已经广泛地应用于科学数据库系统中。
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关键词
数据挖掘
web
日志
访问模式
频集
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职称材料
基于模糊粗糙近似的web浏览模式的聚类
被引量：
3
3
作者
吴瑞
宁玉富
郭长友
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2010年第1期132-136,144,共6页
提出一种模糊的粗糙近似法用于对web日志中的用户浏览模式进行聚类.在聚类过程中,一个网页是否被访问反映了用户的浏览兴趣,一个网页上的浏览时间反映了用户浏览兴趣的程度,它被刻画成模糊语言变量以忽略时间值之间的细小差别.每个用户...
提出一种模糊的粗糙近似法用于对web日志中的用户浏览模式进行聚类.在聚类过程中,一个网页是否被访问反映了用户的浏览兴趣,一个网页上的浏览时间反映了用户浏览兴趣的程度,它被刻画成模糊语言变量以忽略时间值之间的细小差别.每个用户浏览模式被表示成等长的模糊向量的形式以表示该用户访问过的网页及网页上的浏览时间.最后使用粗糙近似的方法对这些表示用户浏览模式的模糊向量进行聚类.这种方法可以把具有相似浏览行为的用户聚成一类.
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关键词
web
聚类
模糊变量
粗糙变量
用户浏览模式
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职称材料
一种基于粗糙集的Web用户访问规则获取方法
被引量：
3
4
作者
张永
杨志勇
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第20期84-85,146,共3页
用户浏览模式获取是现阶段Web日志挖掘的主要目标之一。该文根据用户浏览的重要特征,提出了一种应用粗糙集理论获取规则的方法。选取重要特征作为条件属性并通过算法实现获取最终规则,实例分析效果良好。该方法的特点是只需要简单的数...
用户浏览模式获取是现阶段Web日志挖掘的主要目标之一。该文根据用户浏览的重要特征,提出了一种应用粗糙集理论获取规则的方法。选取重要特征作为条件属性并通过算法实现获取最终规则,实例分析效果良好。该方法的特点是只需要简单的数据预处理但可以获得简洁有效的访问模式。
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关键词
web
访问模式
粗糙集
数据挖掘
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职称材料
基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究
5
作者
申情
韩燮
蒋云良
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第18期4469-4471,共3页
Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用。Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向。通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算...
Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用。Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向。通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算技术如粗糙集来解决。提出一种基于粗糙近似的聚类方法,该方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务。通过这种方法可以有效地挖掘Web日志记录,从而发现用户存取Web页面的模式。
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关键词
web
使用挖掘
粗糙集
web
访问模式
相似上近似
事务聚类
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职称材料
以Web用户关联关系为属性的浏览模式聚类
6
作者
吴瑞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第30期20-22,共3页
在Web使用挖掘中,用户浏览模式的聚类结果有助于网站设计者理解Web用户的浏览特点和需要。设计了一种有效的Web浏览模式的聚类方法,网页是否被浏览及网页上的浏览时间反映了用户的浏览兴趣,它们被刻画成等长的用户浏览模式向量中的相应...
在Web使用挖掘中,用户浏览模式的聚类结果有助于网站设计者理解Web用户的浏览特点和需要。设计了一种有效的Web浏览模式的聚类方法,网页是否被浏览及网页上的浏览时间反映了用户的浏览兴趣,它们被刻画成等长的用户浏览模式向量中的相应分量,此外,浏览模式之间的关系被刻画并被作为属性加入到该向量中,形成扩展的用户浏览模式向量,对这些向量使用粗糙k-均值法可对用户浏览模式进行有效的聚类。实例和实验分析说明,使用该方法的聚类结果更合理。聚类结果可用于个性化网站的设计。
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关键词
用户浏览模式
web
挖掘
聚类
粗糙集
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职称材料
基于WEKA平台的Web事务聚类算法的研究
被引量：
5
7
作者
孟晓明
陈慧萍
张涛
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第6期1332-1334,1338,共4页
Web上的数据规模大、动态性强,而通常发现的知识或规则很可能是不精确的、不完备的,为了克服以上困难,将粗糙集概念引入到Web挖掘中,进行Web事务聚类。介绍了将粗糙近似算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能...
Web上的数据规模大、动态性强,而通常发现的知识或规则很可能是不精确的、不完备的,为了克服以上困难,将粗糙集概念引入到Web挖掘中,进行Web事务聚类。介绍了将粗糙近似算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA系统的聚类算法,并对嵌入的算法进行了分析、测试。粗糙近似算法方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务,并且该算法对分类属性的数据具有很高的准确率。
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关键词
粗糙集
web
挖掘
粗糙近似
事务聚类
相似上近似
WEKA平台
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职称材料
并行分布式的Web访问模式双层聚类
被引量：
4
8
作者
贾晓莉
吴瑞
吴思颖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第23期216-221,264,共7页
Web日志挖掘可以通过对用户访问模式进行分析,以获取用户的访问兴趣程度。目前,大多数的web日志挖掘是基于频率的,其挖掘的信息没有太大的价值。而提出的聚类技术是基于访问时间的,使用模糊向量表示用户浏览模式,记录用户是否浏览过该...
Web日志挖掘可以通过对用户访问模式进行分析,以获取用户的访问兴趣程度。目前,大多数的web日志挖掘是基于频率的,其挖掘的信息没有太大的价值。而提出的聚类技术是基于访问时间的,使用模糊向量表示用户浏览模式,记录用户是否浏览过该页面以及停留的时间。通过不同的聚类方法对用户的访问序列进行聚类分析。将模糊粗糙k-均值和夹角余弦相结合,提出了一种双层聚类技术,减少了对初始聚类中心的敏感性,并且通过一系列实验,论证了该聚类方法的可行性。而且,实验通过使用Davies-Bouldin指标来验证不同聚类方法的效果并进行比较。由于数据量大时,仍然存在算法效率低的问题,因此,使用MapReduce实现双层聚类的并行化,提高了聚类的效率。
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关键词
web
挖掘
模糊粗糙聚类
web
访问模式
夹角余弦
并行
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职称材料
关联规则和聚类分析在个性化推荐中的应用
被引量：
18
9
作者
鲍玉斌
王大玲
于戈
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第12期1149-1152,共4页
提出了两种应用访问页面关联规则和访问模式聚类分析结果相结合进行个性化推荐的方法,即将聚类分析作为关联规则的预处理和将关联规则和聚类分析互补使用,并与单独应用访问页面关联规则或访问模式聚类分析结果进行个性化推荐时的推荐测...
提出了两种应用访问页面关联规则和访问模式聚类分析结果相结合进行个性化推荐的方法,即将聚类分析作为关联规则的预处理和将关联规则和聚类分析互补使用,并与单独应用访问页面关联规则或访问模式聚类分析结果进行个性化推荐时的推荐测度进行了比较·实验表明,将聚类分析作为关联规则的预处理的推荐方法可以显著地提高推荐的准确率,而将关联规则和聚类分析互补使用的推荐方法具有较高的推荐覆盖率·同时发现将聚类分析和关联规则结合使用并不能同时改善推荐的准确率和覆盖率·
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关键词
web
使用挖掘
页面关联规则
访问模式聚类
个性化推荐
web
挖掘
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职称材料
基于双层聚类方法的网页推荐模型
被引量：
6
10
作者
吴瑞
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2013年第2期265-270,共6页
研究web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行...
研究web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行聚类.最后根据聚类结果产生描述该类用户行为的加权访问模式,并以此作为网页推荐依据.实验结果验证了该算法的有效性和可行性.
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关键词
web
挖掘
web
聚类
用户访问模式
模糊C-均值
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职称材料
题名
基于Web日志的用户访问模式挖掘
被引量：
15
1
作者
王新
马万青
潘文林
机构
云南民族大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第21期156-158,共3页
基金
云南省教育厅科研基金资助项目(编号:03Z5331)
文摘
Web日志挖掘是数据挖掘技术在Web日志数据存储中的应用。论文介绍了Web日志挖掘,在分析发现用户访问模式方法——类Apriori算法的基础上,给出一种基于粗糙集的用户访问模式聚类方法。
关键词
web
日志挖掘
访问模式
粗糙集
聚类
Keywords
web
log
mining
,
access
patterns
,
rough
set
,
clustering
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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职称材料
题名
基于过滤器的Web访问模式挖掘
被引量：
2
2
作者
佟强
周园春
吴开超
阎保平
机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院
中国科学院计算机网络信息中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期59-61,共3页
基金
国家"863"计划基金资助项目(2002AA104240)
中国科学院"十五"信息化建设基金资助重大项目(INF105-SDB)
文摘
针对传统Web访问模式挖掘系统中用户识别和会话识别的复杂性和不准确性,该文提出了基于过滤器的Web访问模式挖掘系统。它能够准确地识别用户和会话,为挖掘算法提供优质的数据。给出了日志过滤器的实现和部署,提出了Web访问模式的挖掘算法。目前该方法已经广泛地应用于科学数据库系统中。
关键词
数据挖掘
web
日志
访问模式
频集
Keywords
Data
mining
web
log
access
pattern
Frequent
set
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于模糊粗糙近似的web浏览模式的聚类
被引量：
3
3
作者
吴瑞
宁玉富
郭长友
机构
山西师范大学数学与计算机学院
德州学院计算机系
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2010年第1期132-136,144,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70802043)
山西省自然科学基金资助项目(2008011029-2)
文摘
提出一种模糊的粗糙近似法用于对web日志中的用户浏览模式进行聚类.在聚类过程中,一个网页是否被访问反映了用户的浏览兴趣,一个网页上的浏览时间反映了用户浏览兴趣的程度,它被刻画成模糊语言变量以忽略时间值之间的细小差别.每个用户浏览模式被表示成等长的模糊向量的形式以表示该用户访问过的网页及网页上的浏览时间.最后使用粗糙近似的方法对这些表示用户浏览模式的模糊向量进行聚类.这种方法可以把具有相似浏览行为的用户聚成一类.
关键词
web
聚类
模糊变量
粗糙变量
用户浏览模式
Keywords
web
clustering
fuzzy variable
rough
variable
user
access
patterns
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于粗糙集的Web用户访问规则获取方法
被引量：
3
4
作者
张永
杨志勇
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第20期84-85,146,共3页
基金
甘肃省自然科学基金资助项目(3ZS042-B25-014)
文摘
用户浏览模式获取是现阶段Web日志挖掘的主要目标之一。该文根据用户浏览的重要特征,提出了一种应用粗糙集理论获取规则的方法。选取重要特征作为条件属性并通过算法实现获取最终规则,实例分析效果良好。该方法的特点是只需要简单的数据预处理但可以获得简洁有效的访问模式。
关键词
web
访问模式
粗糙集
数据挖掘
Keywords
web
access
pattern
rough
set
Data
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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职称材料
题名
基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究
5
作者
申情
韩燮
蒋云良
机构
湖州师范学院信息工程学院
中北大学电子与计算机技术学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第18期4469-4471,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60573056)
浙江省自然科学基金重点项目(Z106335)
浙江省自然科学基金项目(Y105090)。
文摘
Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用。Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向。通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算技术如粗糙集来解决。提出一种基于粗糙近似的聚类方法,该方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务。通过这种方法可以有效地挖掘Web日志记录,从而发现用户存取Web页面的模式。
关键词
web
使用挖掘
粗糙集
web
访问模式
相似上近似
事务聚类
Keywords
web
usage
mining
rough
set
s
web
access
pattern
similarity upper approximation
transaction
clustering
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
以Web用户关联关系为属性的浏览模式聚类
6
作者
吴瑞
机构
山西师范大学数学与计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第30期20-22,共3页
基金
国家自然科学基金No.70802043
山西省自然科学基金No.2008011029-2~~
文摘
在Web使用挖掘中,用户浏览模式的聚类结果有助于网站设计者理解Web用户的浏览特点和需要。设计了一种有效的Web浏览模式的聚类方法,网页是否被浏览及网页上的浏览时间反映了用户的浏览兴趣,它们被刻画成等长的用户浏览模式向量中的相应分量,此外,浏览模式之间的关系被刻画并被作为属性加入到该向量中,形成扩展的用户浏览模式向量,对这些向量使用粗糙k-均值法可对用户浏览模式进行有效的聚类。实例和实验分析说明,使用该方法的聚类结果更合理。聚类结果可用于个性化网站的设计。
关键词
用户浏览模式
web
挖掘
聚类
粗糙集
Keywords
web access patterns； web mining； clustering； rough set；
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于WEKA平台的Web事务聚类算法的研究
被引量：
5
7
作者
孟晓明
陈慧萍
张涛
机构
河海大学计算机信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第6期1332-1334,1338,共4页
文摘
Web上的数据规模大、动态性强,而通常发现的知识或规则很可能是不精确的、不完备的,为了克服以上困难,将粗糙集概念引入到Web挖掘中,进行Web事务聚类。介绍了将粗糙近似算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA系统的聚类算法,并对嵌入的算法进行了分析、测试。粗糙近似算法方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务,并且该算法对分类属性的数据具有很高的准确率。
关键词
粗糙集
web
挖掘
粗糙近似
事务聚类
相似上近似
WEKA平台
Keywords
rough
set
s
web
mining
rough
approximation
transaction
clustering
similarity upperapproximation
WEKAplafform
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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职称材料
题名
并行分布式的Web访问模式双层聚类
被引量：
4
8
作者
贾晓莉
吴瑞
吴思颖
机构
山西师范大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第23期216-221,264,共7页
基金
国家自然科学基金（No.71572122）
山西省软科学基金（No.2016041017-3）
文摘
Web日志挖掘可以通过对用户访问模式进行分析,以获取用户的访问兴趣程度。目前,大多数的web日志挖掘是基于频率的,其挖掘的信息没有太大的价值。而提出的聚类技术是基于访问时间的,使用模糊向量表示用户浏览模式,记录用户是否浏览过该页面以及停留的时间。通过不同的聚类方法对用户的访问序列进行聚类分析。将模糊粗糙k-均值和夹角余弦相结合,提出了一种双层聚类技术,减少了对初始聚类中心的敏感性,并且通过一系列实验,论证了该聚类方法的可行性。而且,实验通过使用Davies-Bouldin指标来验证不同聚类方法的效果并进行比较。由于数据量大时,仍然存在算法效率低的问题,因此,使用MapReduce实现双层聚类的并行化,提高了聚类的效率。
关键词
web
挖掘
模糊粗糙聚类
web
访问模式
夹角余弦
并行
Keywords
web
mining
fuzzy
rough
clustering
web
access
patterns
angle cosine
parallel
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
关联规则和聚类分析在个性化推荐中的应用
被引量：
18
9
作者
鲍玉斌
王大玲
于戈
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第12期1149-1152,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60173051)
文摘
提出了两种应用访问页面关联规则和访问模式聚类分析结果相结合进行个性化推荐的方法,即将聚类分析作为关联规则的预处理和将关联规则和聚类分析互补使用,并与单独应用访问页面关联规则或访问模式聚类分析结果进行个性化推荐时的推荐测度进行了比较·实验表明,将聚类分析作为关联规则的预处理的推荐方法可以显著地提高推荐的准确率,而将关联规则和聚类分析互补使用的推荐方法具有较高的推荐覆盖率·同时发现将聚类分析和关联规则结合使用并不能同时改善推荐的准确率和覆盖率·
关键词
web
使用挖掘
页面关联规则
访问模式聚类
个性化推荐
web
挖掘
Keywords
web
usage
mining
pageview association rule
access
pattern
clustering
personalized recommendation
web
mining
分类号
TP311.132 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于双层聚类方法的网页推荐模型
被引量：
6
10
作者
吴瑞
机构
山西师范大学数学与计算机学院
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2013年第2期265-270,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70802043)
山西省自然科学基金资助项目(2008011029-2)
文摘
研究web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行聚类.最后根据聚类结果产生描述该类用户行为的加权访问模式,并以此作为网页推荐依据.实验结果验证了该算法的有效性和可行性.
关键词
web
挖掘
web
聚类
用户访问模式
模糊C-均值
Keywords
web
mining
web
clustering
user
access
patterns
fuzzy c-means
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Web日志的用户访问模式挖掘
王新
马万青
潘文林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
15
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职称材料
2
基于过滤器的Web访问模式挖掘
佟强
周园春
吴开超
阎保平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
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职称材料
3
基于模糊粗糙近似的web浏览模式的聚类
吴瑞
宁玉富
郭长友
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2010
3
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职称材料
4
一种基于粗糙集的Web用户访问规则获取方法
张永
杨志勇
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
在线阅读
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职称材料
5
基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究
申情
韩燮
蒋云良
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007
0
在线阅读
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职称材料
6
以Web用户关联关系为属性的浏览模式聚类
吴瑞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
7
基于WEKA平台的Web事务聚类算法的研究
孟晓明
陈慧萍
张涛
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
8
并行分布式的Web访问模式双层聚类
贾晓莉
吴瑞
吴思颖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
9
关联规则和聚类分析在个性化推荐中的应用
鲍玉斌
王大玲
于戈
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
18
在线阅读
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职称材料
10
基于双层聚类方法的网页推荐模型
吴瑞
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2013
6
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职称材料
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