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针对电子商务系统中大多采取用户评分或购买数据进行聚类，较少进一步分析用户行为的现状，提出一种根据用户浏览商品时序分析用户兴趣的方法。在此基础上先用 CanoPy 算法进行数据预处理后使用 K ﹣均值算法根据用户兴趣实现用户聚类。采用 KDD CUP2000数据集中的用户点击流数据中的用户浏览记录对算法进行实验，实验结果表明算法有较好的聚类结果。