【摘 要】
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摘要: 聚类是web挖掘中的一个重要方面,它用于将具有相似特性的用户或者网页划分成一组从而获得有用的人们感兴趣的信息。通过分析基于Hamming距离以及根据对URL的访问次数来进行web挖掘的聚类算法,指出了其存在的一些不合理的地方,然后根据上述不足提出了一种改进的用户兴趣度度量准则,并对算法进行了改进。实验结果表明了改进算法的有效性并具有更高的正确率。 关键词: web挖掘;聚类分析;用户兴趣
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摘要: 聚类是web挖掘中的一个重要方面,它用于将具有相似特性的用户或者网页划分成一组从而获得有用的人们感兴趣的信息。通过分析基于Hamming距离以及根据对URL的访问次数来进行web挖掘的聚类算法,指出了其存在的一些不合理的地方,然后根据上述不足提出了一种改进的用户兴趣度度量准则,并对算法进行了改进。实验结果表明了改进算法的有效性并具有更高的正确率。
关键词: web挖掘;聚类分析;用户兴趣
中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2010)0710011-02
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