基于路径聚类的页面访问次序的挖掘

发布时间：2018-03-03 13:05

  本文选题：聚类　切入点：路径聚类　出处：《计算机工程与设计》2013年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了发现用户的行为模式以实现Web站点的结构优化,提出了基于用户访问路径的K-PathSearch算法。在对网页实施预处理后,结合页面链接参数,建立用户访问事务处理模型,形成有用数据集。提取样本分析用户的兴趣度,主要影响因素体现在访问次序、次数以及停留时间三方面,并利用重新定义的相似度将兴趣取向相类似的用户划分为一类;在此基础上,定义用户访问最长拟合路径,进而计算路径聚类中心。经计算,聚类数和聚类中心平均长度增比显著,表明模型和算法是可行和有效的。
[Abstract]:In order to discover user behavior patterns to optimize the structure of Web site, a K-PathSearch algorithm based on user access path is proposed. Form useful data set. Extract samples to analyze the interest of users, the main factors are the access order, frequency and stay time, and use the redefined similarity to divide the users with similar interest orientation into a class. On this basis, the user visits the longest fitting path and then calculates the path cluster center. The results show that the clustering number and the average length of the cluster center increase significantly, which shows that the model and algorithm are feasible and effective.
【作者单位】： 辽宁科技大学软件学院;
【分类号】：TP393.09;TP18

【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1561146