【摘 要】
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用户访问模式发现是构建自适应网站的关键技术.提出了一种基于粗糙集和神经网络相结合的用户访问模式的发现方法,建立了用户访问模式的一般模型.针对Web日志数据通常数据量大
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用户访问模式发现是构建自适应网站的关键技术.提出了一种基于粗糙集和神经网络相结合的用户访问模式的发现方法,建立了用户访问模式的一般模型.针对Web日志数据通常数据量大、冗余,以及页面之间关系不确定的特点,将粗糙集作为前端预处理器,简化信息处理空间,去掉冗余,采用神经网络聚类分类用户群,从而发现用户访问页面的方式.最后,通过实验分析表明文中方法的有效性.
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