【摘 要】
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WWW技术的迅猛发展为企业和组织提供了良好的契机，同时也产生了大量的Web点击流数据。对Web服务器上的点击流数据进行有效的分析和挖掘能够发现大量潜在有用的信息，能够帮助管
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WWW技术的迅猛发展为企业和组织提供了良好的契机，同时也产生了大量的Web点击流数据。对Web服务器上的点击流数据进行有效的分析和挖掘能够发现大量潜在有用的信息，能够帮助管理和决策者有效地分析市场走向、发现潜在的客户群、改良网站结构、增加用户体验等，对于企业的发展有着不可替代的作用。其中，聚类分析是Web挖掘中一个重要的方向，它是将预处理的数据分成几个组，并保证同组内的数据尽可能相似，不同组间的数据尽可能相异。近年来流聚类分析已成为研究热点，如何快速、有效、实时处理大量数据流对研究人员提出了更大的挑战。 在全面分析传统聚类算法及流聚类算法的基础上，针对Web点击流数据的特点提出了应用于静态环境下的Web点击流聚类算法WCSCluster及应用于动态环境下的Web点击流聚类算法WCSCluStream。前者针对静态环境，给出了一种衡量会话间相似度的方法及算法的存储结构，并给出了算法的性质及证明，最后用实例说明了算法的运行过程;后者针对动态环境，在CluStream算法两层框架的基础上提出了一种online-midline-offline三层框架结构，建立了基于泊松过程的滑动窗口模型，修改了HPStream算法中的衰变函数。 为验证两种算法的有效性，详细描述了实验的环境、采用真实数据集与人工数据集，通过与同类算法对运行时间、内存消耗、聚类精度等性能指标的比较，结果表明本文提出的两种算法是行之有效的，优于目前同类算法。
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