WEB聚类相关论文
Internet的迅猛发展,尤其是Web的全球普及,使得Web上信息量无比丰富。通过对Web的挖掘,可从Web页面中提取所需的知识:对总的用户访......
Web上的信息资源呈爆炸式的增长,人们查找信息越来越难。搜索引擎是其信息利用的主要工具,然而当前搜索引擎存在不足:基于关键字匹......
本文研究了聚类和关联规则等与Web使用挖掘有关的理论和技术基础,提出了Web使用挖掘的系统框架,阐明了从Web数据预处理、Web用户访......
提出了基于关联规则的多层次、超图分割聚类方法,用于对Web网页和用户进行有效聚类。该方法借助网站层次图,可以根据实际需要,在各......
通过分析在电子商务环境下Web挖掘的现状,考虑到Web数据的海量性和高维度性对抽取隐含的、事先未知的知识所带来的复杂性和维数灾,......
分析Web聚类，并针对Web用户聚类提出了使用二值属性描述对象．利用Zipf定律将时间属性进行二值化，然后采用ROCK算法进行聚类．通过实验证......
提出一种模糊的粗糙近似法用于对web日志中的用户浏览模式进行聚类.在聚类过程中,一个网页是否被访问反映了用户的浏览兴趣,一个网......
基于关键字匹配的搜索引擎排序网页时仅仅考虑评价网页的重要性，而忽视分类；基于分类目录的搜索引擎很难动态分析Web信息。本文在分......
在目前主流搜索引擎中，链接分析是最常用的计算网页价值度的工具，但是对于用户输入比较宽泛的查询主题，链接分析算法很难得到一个令所......
随着Internet的普及和WWW的迅猛发展，用户对Web访问的信息己经成为世界上最大的信息仓库之一。而信息的爆炸式增长与人们注意力的有......
