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为了提高网站访问效率并得到有价值的个性化网页推荐，针对Web日志的新特性，提出了一种新的基于竞争凝聚的聚类算法．新算法对K-paths聚类算法进行了扩展和改进，按照路径的相似性进行聚类，采用竞争凝聚的思想，自动确定最佳的聚类数目．由于算法考虑了用户的访问兴趣，个性化网页推荐不打扰用户且不需要用户注册信息．利用关联规则得到个性化网页推荐集．用户推荐集和页面推荐集的结合大大提高了推荐效果，具有较好的扩展性．实验结果表明，与其他聚类方法相比该算法具有更高的推荐精度．