期刊文章详细信息
基于相对曼哈顿距离的Web聚类算法研究
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]乐山师范学院智能信息处理及应用实验室
基 金：四川省教育厅青年基金资助项目(12ZB238)
年 份：2013
卷 号：14
期 号：11
起止页码：57-58
语 种：中文
收录情况：JST、普通刊
摘 要：针对Web挖掘中的用户相似性问题,本文提出了一种基于相对曼哈顿距离的用户聚类算法。首先根据Web服务器日志数据信息,建立URL和用户关联矩阵,元素值分别为用户的访问次数及访问时间,并以此构建平均时间矩阵。在此基础上利用相对曼哈顿距离给出客户之间的距离,确定阈值后进行聚类。最后定义了类关联度,对聚类结果进行了确认和筛选,算例表明该算法具有良好的可操作性和准确性。
关 键 词：WEB挖掘 用户聚类算法 相对Manhattan距离
分 类 号：TP311.13]
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