【摘 要】
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在web挖掘的聚类分析中,类与类之间不一定存在清晰的边界.而且由于web浏览过程和web日志内存在各种各样的原因,存在大量错误的或不完全的数据的可能性很高,因此许多研究者使
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,山西煤炭职业技术学院
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目（2008011040）
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在web挖掘的聚类分析中,类与类之间不一定存在清晰的边界.而且由于web浏览过程和web日志内存在各种各样的原因,存在大量错误的或不完全的数据的可能性很高,因此许多研究者使用模糊理论的方法对web数据进行聚类分析.本文提出了基于粗糙理论的粗糙k-均值的聚类方法,在聚类过程中,每个web事务被转换成等长的向量形式,并给出它们的相似性度量,而且每个类由一个边界模糊的粗糙集来表示,然后利用改进的粗糙k-均值法对web事务进行聚类.最后给出了实例说明和实验分析.
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