【摘 要】
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点击流数据作为Web使用挖掘的一类最重要的数据来源,受到了许多Web使用挖掘算法的重视。而点击流数据的质量也往往在很大程度上影响Web使用挖掘算法的精确性。但是由于用户使用浏览器"后退"功能等多种因素的影响,服务器端记录的点击流数据往往会有大量的数据缺失或不一致。而这部分缺失的数据对于Web使用挖掘算法来说是非常关键的。本文首先分析了造成用户点击流数据缺失的各种原因。然后提出一种用于恢复缺失的用户
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,广西,541004
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点击流数据作为Web使用挖掘的一类最重要的数据来源,受到了许多Web使用挖掘算法的重视。而点击流数据的质量也往往在很大程度上影响Web使用挖掘算法的精确性。但是由于用户使用浏览器"后退"功能等多种因素的影响,服务器端记录的点击流数据往往会有大量的数据缺失或不一致。而这部分缺失的数据对于Web使用挖掘算法来说是非常关键的。本文首先分析了造成用户点击流数据缺失的各种原因。然后提出一种用于恢复缺失的用户点击流数据的算法—模式恢复算法(Pattern Restore Algorithm,PRA),并对这一算
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