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Web用户聚类研究

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摘要

Web日志数据的海量增长,要求聚类算法能高效的从海量数据中得到满意的用户聚类.本文提出了一种新的聚类算法,在聚类前,利用用户兴趣度对海量数据集进行约简、减小数据计算规模,然后再对Web用户进行聚类.实验证明这种方法能减小数据规模、提高聚类效率,并得到满意的用户聚类.

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来源
《兰州文理学院学报：自然科学版》 |2010年第1期|79-82|共4页
作者
王华; 王治和; 王平;
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作者单位

西北师范大学数学与信息科学学院;

兰州理工大学电气工程与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
Web日志; 访问路径; 路径相似度; 用户聚类;

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