基于Web使用挖掘技术的聚类算法改进

• 作 者: 李诗诗 方寿海
• 机 构: 南京工业大学信息科学与工程学院
• 出 处: 计算机工程与设计
• 发表日期: 2009年22期
• 关键词: WEB使用挖掘 聚类 HAMMING距离 bipartite图 关联矩阵 web usage mining clustering Hamming distanc

Web使用挖掘中的聚类算法可以聚集相似特性的用户和页面，以便从中提取有用的感兴趣的信息。通过深入分析基于Hamming距离的聚类算法，指出其中存在的不合理性和低效性，然后根据这些不足引入了加权的bipartite图来表示整个数据集，修改了Hamming距离计算公式以便更准确地描述两对象间的相似度，并对算法进行了改进。实验结果表明，改进的算法是准确且高效的。