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在本文中,我们提出了用维数比较小的会话门类矩阵代替了传统的会话URL矩阵,来生成相似度矩阵,同时消除了偶然用户和低兴趣度门类等噪音的影响.聚类算法采用最大树聚类算法,使得聚类过程的复杂度得到了降低.利用聚类的结果,我们对用户有了更清晰的认识,可以推荐个性化的链接和有目的的发送广告.
改进的基于模糊聚类的Web日志挖掘
【摘 要】
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在本文中,我们提出了用维数比较小的会话门类矩阵代替了传统的会话URL矩阵,来生成相似度矩阵,同时消除了偶然用户和低兴趣度门类等噪音的影响.聚类算法采用最大树聚类算法,使
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院,济南,250061
【出 处】
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第二届全国Web信息系统及其应用会议(WISA2005')
【发表日期】
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2005年9期
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