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基于多重特征的双层Web用户聚类方法

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:0.92 MB | 2018-01-14

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　　通过对Web日志的聚类分析，可以发现用户的群体特征，甚至可以预测用户将来的访问模式，进而为不同的用户群提供个性化服务。针对现有方法的一般缺陷，包括特征选择单一无法充分体现用户兴趣偏好和传统Hierarchical算法在用户聚类时存在的收敛效率低、易受用户访问多样性影响的问题，提出了基于多重特征的双层用户聚类方法。该方法采用多重特征对用户相似性进行度量，并在此基础上进行双层聚类。采用基于密度的DBSCAN算法来排除用户会话中的离群对象和发现不规则簇，然后再采用自底向上的Hierarchical方法对第一层的聚类结果进行聚类。实验结果表明，该方法具有良好的稳定性和聚类效果。
 

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