一种新的基于事物聚类Web浏览偏爱路径挖掘算法

发布时间：2018-12-16 01:09

【摘要】：目前的挖掘算法单纯考虑了用户的访问频度,而忽略了用户对访问路径的兴趣度。本文通过分析目前用户偏爱路径挖掘算法存在的问题,结合事物聚类算法,将雅克比系数与最长公共路径系数相乘,得到更准确地用户相似集,并基于一个三元组模型构造以页面兴趣度为元素值的网站浏览数据矩阵,采用改进的挖掘算法计算用户偏爱度和访问兴趣度,降低访问页面闲置及链接等因素对数据挖掘的影响;实验结果表明,该算法针对Web日志海量数据进行挖掘,具有较高的效率和准确率。
[Abstract]:The current mining algorithms only consider the user's access frequency, but ignore the user's interest in the access path. In this paper, by analyzing the problems existing in the current path mining algorithm of user preference, combining with the clustering algorithm of things, we multiply the Jacobian coefficient with the longest common path coefficient to obtain a more accurate user similarity set. Based on a triple model, a web browsing data matrix based on page interest is constructed, and an improved mining algorithm is used to calculate user preference and access interest. Reduce the impact of idle page access and links on data mining; Experimental results show that the algorithm is efficient and accurate for mining massive Web log data.
【作者单位】： 济源职业技术学院;
【分类号】：TP393.09;TP311.13

【共引文献】

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