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Web日志模糊聚类算法的研究

RESEARCH ON A FUZZY CLUSTERING FOR Web LOG MINING

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【作者】 吴妮娅张健沛

【Author】 Wu Niya Zhang Jianpei (Harbin Engineering University)

【机构】 哈尔滨工程大学哈尔滨工程大学

【摘要】 本文提出了一种新的Web事务模糊聚类算法 .给出了新的Web事务定义和相异度定义 ,聚类准则函数是所有样本与C个代表中心的相异度之和 ,我们的目标是使这个聚类准则函数最小 .同时给出了改进算法 .经过试验证明 ,改进的算法更有效 .

【Abstract】 A new fuzzy clustering algorithm of Web session is presented. We define the notion of a ”user session” and a new distance measure between two web sessions. The objective function is based on selecting c representative objects from the data set in such a way that the total fuzzy dissimilarity within each cluster is minimized. We also present a improved fuzzy clustering algorithm. A comparison between the two algorithms shows improved fuzzy clustering algorithm is more efficient.

【关键词】 Web站点模糊聚类Web日志挖掘
【Key words】 Web SessionFuzzy clusteringWeb log mining
【基金】 黑龙江省自然科学基金资助项目 (F0 1-0 6)
  • 【文献出处】 哈尔滨师范大学自然科学学报 ,Natural Science Journal of Harbin Normal University , 编辑部邮箱 ,2003年05期
  • 【分类号】TP393.09
  • 【被引频次】10
  • 【下载频次】121
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