基于WEKA平台的Web事务聚类算法的研究

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Web上的数据规模大、动态性强,而通常发现的知识或规则很可能是不精确的、不完备的,为了克服以上困难,将粗糙集概念引入到Web挖掘中,进行Web事务聚类。介绍了将粗糙近似算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA系统的聚类算法,并对嵌入的算法进行了分析、测试。粗糙近似算法方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务,并且该算法对分类属性的数据具有很高的准确率。
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