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基于改进近邻传播算法的Web用户聚类 被引量:6
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作者 冷亚军 梁昌勇 陆文星 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第9期993-997,共5页
随着Intemet和电子商务的迅猛发展,聚类技术在Web用户划分方面的作用越来越明显。Web用户聚类的难度在于有成千上万的用户需要聚类,而且每个用户的偏好向量是高维稀疏的。对于处理大规模的数据集。近邻传播算法是一种快速、有效的聚... 随着Intemet和电子商务的迅猛发展,聚类技术在Web用户划分方面的作用越来越明显。Web用户聚类的难度在于有成千上万的用户需要聚类,而且每个用户的偏好向量是高维稀疏的。对于处理大规模的数据集。近邻传播算法是一种快速、有效的聚类方法。但面对高维稀疏的数据,近邻传播算法往往不能得到很好的聚类结果,而且该方法不能产生指定类数的聚类。本文提出一种改进的近邻传播算法,使用该方法对Web用户进行聚类。根据灰关系等级和Jaccard系数定义用户相似度矩阵,对算法产生的初始聚类进行重新分配,获得指定类数的聚类。实验结果表明新算法是有效的,与原始近邻传播算法相比,新算法在个性化推荐的应用中具有更好的性能。 展开更多
关键词 web用户聚类 稀疏性 近邻传播算法 相似度矩阵
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Web用户聚类算法 被引量:5
2
作者 周宽久 王艳萍 李瑶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期184-186,221,共4页
Web用户聚类是将具有相似访问特性的用户归在一起,在电子商务的市场分割和为用户提供个性化服务中,能发挥巨大作用。文章提出基于用户访问路径以及节点高度的相似性评价函数,建立相似矩阵,并提出相似矩阵结构分解算法对此相似矩阵进行... Web用户聚类是将具有相似访问特性的用户归在一起,在电子商务的市场分割和为用户提供个性化服务中,能发挥巨大作用。文章提出基于用户访问路径以及节点高度的相似性评价函数,建立相似矩阵,并提出相似矩阵结构分解算法对此相似矩阵进行变换生成对角矩阵或下三角矩阵,该矩阵中的每一个子对角阵即对应一个用户类,矩阵的左下角对应各用户类之间的关系。 展开更多
关键词 web用户聚类 相似矩阵 结构分解 模糊
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基于蚁群算法与K-means算法相结合的Web用户聚类 被引量:4
3
作者 凌海峰 刘业政 杨善林 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第1期105-108,共4页
Web用户聚类是指用聚类算法产生用户会话的聚类,是电子商务中的一个重要问题。该问题的难度在于有成千上万的会话需要聚类,而且每个会话都可描述为一个高维向量。此外,该问题就聚类的数目而言具有指数的复杂性,是一个NP-难的问题。... Web用户聚类是指用聚类算法产生用户会话的聚类,是电子商务中的一个重要问题。该问题的难度在于有成千上万的会话需要聚类,而且每个会话都可描述为一个高维向量。此外,该问题就聚类的数目而言具有指数的复杂性,是一个NP-难的问题。本文提出一种新的聚类方法,该方法将蚁群算法与K-means算法相结合对用户会话进行优化聚类。实验结果表明,与K—means算法相比,该方法在Web导航推荐的应用中具有更好的性能。 展开更多
关键词 web使用挖掘 蚁群优化 web用户聚类 web导航推荐 电子商务
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基于模糊聚类的Web用户聚类方法与实现
4
作者 司建波 姚燕 +1 位作者 郭蔚莹 杨芳 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期485-488,共4页
提出了一种基于传递闭包的模糊聚类方法,并应用于Web日志聚类中,实验结果表明,该算法能够有效实现Web用户聚类,并且能够避免陷入局部最优解。最后与模糊C均值算法进行比较,并讨论了算法的运行时间和错分率。
关键词 模糊 传递闭包 web用户聚类
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Web用户聚类中访问路径差异性度量方法的研究
5
作者 牛晓晨 王劲松 邢高峰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第3期196-199,共4页
用户访问路径是Web用户聚类时度量用户兴趣度的参数之一。结合日志记录的特点,从参数的数学特征出发,设计一种基于二进制数表示的访问路径矩阵来度量用户的兴趣度,并给出新的相异度矩阵构造法。实验表明,所提出的访问路径矩阵是可行的,... 用户访问路径是Web用户聚类时度量用户兴趣度的参数之一。结合日志记录的特点,从参数的数学特征出发,设计一种基于二进制数表示的访问路径矩阵来度量用户的兴趣度,并给出新的相异度矩阵构造法。实验表明,所提出的访问路径矩阵是可行的,生成的相异度矩阵在表现用户访问路径差异上是准确的。 展开更多
关键词 web用户聚类 访问路径矩阵 相异度矩阵 日志文件
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用于Web用户聚类的基于差分进化的模糊聚类算法 被引量:1
6
作者 王艳茹 《电脑知识与技术》 2011年第10X期7452-7454,7456,共4页
Web用户聚类是实现自适应网站和为用户提供个性化信息服务的关键技术之一。将FCM算法与差分进化算法相结合,提出一种用于解决web用户聚类问题的混合算法,改进了适应度函数,并采用局部搜索策略进一步增强算法的寻优能力,加入FCM优化操作... Web用户聚类是实现自适应网站和为用户提供个性化信息服务的关键技术之一。将FCM算法与差分进化算法相结合,提出一种用于解决web用户聚类问题的混合算法,改进了适应度函数,并采用局部搜索策略进一步增强算法的寻优能力,加入FCM优化操作加速算法的收敛。实验表明,该算法全局搜索能力强,实现了较好的用户聚类效果。 展开更多
关键词 web用户聚类 差分进化算法 模糊C-均值算法 局部搜索
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基于用户特性的Web会话模式聚类算法 被引量:2
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作者 郑富兰 吴瑞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第2期283-286,共4页
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 Differ... 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。 展开更多
关键词 web挖掘 web用户聚类 算法 模式 K-MEANS
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