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综合馆
基于用户特性的Web会话模式聚类算法
  • 摘要

    Web用户聚类是通过分析用户会话,将具有相同或相似访问特征的用户聚为一类。在会话相似性度量方面综合考虑了网页浏览时间和访问频次两个因素,并考虑到用户个人习惯、能力等因素对浏览时间的影响,将浏览时间处理为RDP(Reduce the Differences in Personality)浏览时间,以降低其个性特征。为此,提出一种基于用户特性的RDPk-means聚类算法。实验表明,该算法可以有效实现用户会话的聚类,聚类结果客观合理。

  • 作者

    郑富兰  吴瑞  Zheng Fulan  Wu Rui 

  • 作者单位

    山西师范大学数学与计算机科学学院 山西 临汾041004

  • 刊期

    2014年2期 ISTIC

  • 关键词

    Web挖掘  Web用户聚类  聚类算法  模式聚类  k-means  Web mining  Web users’clustering  Clustering algorithm  Pattern clustering k-means 

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18.207.137.4