【摘 要】
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随着Internet的不断发展，WWW的应用也越来越广泛成倍增长的网络数据中潜藏着大量的商机，由此而产生的Web日志挖掘和网页预取也越来越成为热门的研究领域如何从海量的Web日志数
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随着Internet的不断发展，WWW的应用也越来越广泛成倍增长的网络数据中潜藏着大量的商机，由此而产生的Web日志挖掘和网页预取也越来越成为热门的研究领域如何从海量的Web日志数据中发现用户的兴趣爱好，是实现个性化服务的关键因此，基于用户浏览特征的Web用户聚类和网页预测都备受关注准确而高效的Web聚类和网页预测可以为网站的结构调整系统性能改进和个性化服务等方面提供强有力的支撑，从而增强企业的竞争力，为新兴的电子商务增添新的动力本文首先分析传统Leader算法和κ-means算法的优缺点，提出了基于Leader算法的κ-means改进算法——LKκ-means算法，避免了初始聚类中心选取的边缘化和随意性在LKκ-means算法的基础上，提出了一种基于用户特性的RDPLKκ-means用户聚类算法该算法综合考虑了浏览时间和浏览频次两个因素对用户会话相似度的影响，并将用户个性或机器性能影响较大的浏览时间做了RDP处理，定义了新的用户会话相似性度量公式实验表明，该算法可以有效实现用户会话聚类，且聚类结果客观合理最后，以RDPLKκ-means算法聚类结果为依据，不同聚类用户的浏览特征通过不同的Markov链描述由于同一类别用户的浏览行为相似或相同，对应Markov链的状态空间集中且有限，与单Markov链相比，基于用户聚类的多Markov链预测模型不仅有效降低了空间和时间复杂度，还提高了预测的准确率和覆盖率
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