【摘 要】
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为了解决传统聚类算法难以获得较好的Web用户聚类结果、使用的指标无法全面反映用户行为特征的问题,提出一种基于粒度原理的Web用户聚类算法。首先对离散化数据给出稀疏相似
【机 构】
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广东工业大学管理学院,华南理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971027);国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(10YJCZH234);广东高校优秀青年创新人才培养计划(育苗工程)项目(LYM09067);广东工业大学博士启动基金资助项目(103055);广东省哲学社会科学“十一五”规划项目(07SJY020);广东省软科学研究项目(2008B070800092);广东省大学生创新实验项目(1184510162,1
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为了解决传统聚类算法难以获得较好的Web用户聚类结果、使用的指标无法全面反映用户行为特征的问题,提出一种基于粒度原理的Web用户聚类算法。首先对离散化数据给出稀疏相似度和初始等价关系的定义,进行初次聚类;然后设计可变精度的二次聚类模型对初始聚类结果进行修正;最后结合应用领域定义一种新的聚类质量评价模型。算法中面向Web用户引入多指标体系,各种指标既可独立考核,也可灵活组合,并同时兼顾决策者对指标的偏好。实验证明,该算法适用于Web用户的高维稀疏数据,不依赖样本的顺序,具有更广应用性,可提供多粒度分析结果,得到的聚类结果能真实反映数据的特征。
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