基于双层聚类方法的网页推荐模型

发布时间：2018-08-31 09:43

【摘要】：研究web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行聚类.最后根据聚类结果产生描述该类用户行为的加权访问模式,并以此作为网页推荐依据.实验结果验证了该算法的有效性和可行性.
[Abstract]:In this paper, the clustering problem of web user access patterns is studied, and a two-layer clustering method is proposed. In the first layer, the simple LVQ (Learning Vector quantization) neural network method is used to cluster the user access patterns in the log, and in the second layer, The method of weighted fuzzy c-means is used to cluster the clustering results of the first layer. Finally, according to the clustering results, a weighted access pattern describing the behavior of this class of users is generated and used as the basis for web recommendation. Experimental results show that the algorithm is effective and feasible.
【作者单位】： 山西师范大学数学与计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70802043) 山西省自然科学基金资助项目(2008011029-2)
【分类号】：TP393.092;TP311.13

【参考文献】

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2 陈富赞;刘青;李敏强;寇纪淞;;一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法[J];系统工程学报;2012年01期

【共引文献】

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2 陈富赞;刘青;李敏强;寇纪淞;;一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法[J];系统工程学报;2012年01期

【二级参考文献】

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1 吴瑞;宁玉富;郭长友;;基于模糊粗糙近似的web浏览模式的聚类[J];系统工程学报;2010年01期

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本文编号：2214610