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基于CURE的用户聚类算法研究  
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【英文篇名】 Research on user clustering algorithm based on CURE
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【作者】 赵妍; 赵学民;
【英文作者】 ZHAO Yan; ZHAO Xuemin Department of Computer Science and Application; Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management; Zhengzhou 450015; China;
【作者单位】 郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 11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】 利用代表点聚类(CURE)算法; 聚类分析; 用户兴趣; 个性化;
【英文关键词】 Clustering Using Representative(CURE)algorithm; cluster analysis; users interests; personalization;
【摘要】 通过对Web网站的日志进行聚类分析,目的是获取用户兴趣访问模式,进而为不同用户群体提供定制的个性化服务。针对原始CURE算法在代表点选择的随机性、不能充分体现用户兴趣偏好方面存在的问题,提出了改进的用户聚类算法,根据用户兴趣的显著特征提取元素的主要属性进行预聚类,为小类合并提供合理的初始类集,实验结果证明了该方法有较好的聚类结果。
【英文摘要】 The target of cluster analysis of Web log is to obtain visiting pattern of user’s interests,and provide customized personalization service for various user groups.Since the raw CURE with the weaknesses of randomness in selecting representative point and insufficiency in reflecting user interest and preference,this paper presents an improved use clustering algorithm in order to clustering user by retrieving main attributes of element with user outstanding features,and to provide initial class sets for mergin...
【基金】 河南省科技厅自然科学项目基金(No.102101210453)
【更新日期】 2012-05-15
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 随着网络信息技术的快速发展,面对海量的网站资源信息,如何为不同需求的用户提供不同的服务,是网站技术研究的一个热点,也是Web网站发展面临的一个问题。当前许多研究者采用Web挖掘技术来解决这个问题[1]。通过对Web服务器端的日志、用户资料和交易数据等文件和文档的分析,获取

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