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基于量值的频繁闭项集层次聚类算法  
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【英文篇名】 A New Method of Items' Quantities Based Closed Frequent Itemsets Hierarchical Clustering
【下载频次】 ★★☆
【作者】 延皓; 张博; 刘芳; 雷振明;
【英文作者】 YAN Hao; ZHANG Bo; LIU Fang; LEI Zhen-ming (School of Information and Communication Engineering; Beijing University of Posts and Telecommunications; Beijing 100876; China);
【作者单位】 北京邮电大学信息与通信工程学院;
【文献出处】 北京邮电大学学报 , Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 编辑部邮箱 2011年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 web使用挖掘; 聚类; 频繁闭项集;
【英文关键词】 web usage mining; clustering; closed frequent itemsets;
【摘要】 提出了基于量值的频繁闭项集层次聚类算法,首先通过用户web访问数据获取频繁闭项集;其次以频繁闭项集对簇进行初始化,并以打分的方式将用户指入唯一簇;再次按照簇标记自上而下生成簇树,并使用户访问向量分裂子簇;最后对簇树进行剪枝.实验结果表明,该算法能很好地预测用户web访问行为,其结果具有较优的结构特性,聚类数具有灵活性,可对海量用户数据进行挖掘.
【英文摘要】 A web usage mining algorithm named closed frequent itemsets hierarchical clustering based on quantities(CFIHCQ) is proposed.The closed frequent itemsets with network user web access data is obtained with the algorithm.The clusters with closed frequent itemsets and points users in to the only cluster using scoring method are initialed.The cluster tree with cluster labels is constructed as well.The user access vectors are used to divide sub-clusters in cluster tree.Finally the cluster tree is pruned.Experimen...
【基金】 国家自然科学基金项目(61072061); 高等学校学科创新引智计划项目(B08004)
【更新日期】 2012-04-18
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 关联规则web使用挖掘从海量网络用户的web访问数据中发现知识，聚类是web使用挖掘中常用的算法，其实质是将用户依据其上网行为进行细分〔’一，〕.目前，针对网络用户web访问行为的聚类研究已经有了一定的成果〔’召]，但仍存在一些难点，如高维数据的压缩、聚类有效性评估〔4

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