【摘 要】
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行为相似性度量及评价方法是业务流相关研究领域的热点问题,同时也是很多数据挖掘任务如分块、聚类算法的核心内容,构成了一些业务流程模型优化与重建的基础。已有的研究成果
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472003,61272153,61340003,61402011,61572035);安徽省教育厅高等学校自然科学研究重点项目(KJ2014A067,KJ2016A208);安徽省自然科学基金项目(1608085QF149);淮南市科技计划项目(2016A23)
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行为相似性度量及评价方法是业务流相关研究领域的热点问题,同时也是很多数据挖掘任务如分块、聚类算法的核心内容,构成了一些业务流程模型优化与重建的基础。已有的研究成果大都将相似性度量转换为集合的交集运算,但是忽视了信息流的其他因素。利用网络用户的Cookies日志,考虑用户行为以及行为所持续的时间长度等因素,提出了用户行为相似度计算方法 SCMBATA,并在此基础上通过事件隶属度的概念,提出了基于行为属性的用户聚类算法CBOSMA。最后,利用自动程序采集到的Web用户事件日志,对所提出的SCMBATA和CBOSMA算法进行分析验证。与传统SPSS聚类进行比较的结果表明,含时间因素的用户行为相似度与传统不含时间因素的用户行为相似度有明显区别,时间因素对于网络用户行为有重要的影响。
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