基于遗传算法的Web用户聚类

按照访问兴趣对用户进行聚类分析是Web挖掘的一项重要内容。在用户访问相似度量中着重考虑浏览路径次序因素;在聚类分析中采用了遗传算法并且依据新的路径相似度计算方法定义适应度函数;遗传算法的全局寻优性可以提高用户聚类的准确性,实验结果验证此算法是有效的。     

Web站点的路径聚类研究

用户对Web网站访问兴趣可以通过页面的浏览顺序表现出来,Web站点的访问日志记录了用户访问页面的详细信息.介绍Web站点访问日志挖掘的相关知识,并定义新的兴趣度,相似度和聚类中心,提出了一种基于用户访问兴趣的路径聚类算法,最后通过实验来验证这种算法的有效性.     

一种面向Web日志挖掘的免疫网络聚类算法

Web日志隐含了用户访问网站的行为和特点，对其进行聚类分析可以获取用户的浏览模式，发现用户访问网站的偏好和兴趣，从而优化站点结构，实现个性化的服务。针对Web日志数据特点，本文提出免疫网络聚类算法。该算法将Web服务器看成生物机体，用户访问Web的请求序列看成需要检测的入侵抗原，模拟抗体学习抗原的生物机理，自动生成代表用户访问模式的记忆抗体，实现动态聚类。     

基于多重特征的双层Web用户聚类方法

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。首先采用基于密度的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,本文方法具有良好的稳定性和聚类效果。     

一种Web用户访问路径的可能性模糊聚类算法

结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇中,避免了人工干预,实现了交叉聚类的目的.新方法建立在leader聚类算法的框架上,只需要扫描数据集一遍使得算法效率大大提高.在标准数据集上的对比试验表明新算法不仅是有效的,而且效率较高.     

基于模糊多重集的Web页面与用户聚类算法研究

对 Web 页面和用户的聚类算法提出了一种CAFM聚类算法.在该算法中,把模糊多重集的概念引入到模糊聚类算法中,将反映用户浏览行为的页面点击次数、停留时间、用户偏好等因素用模糊多重集来综合刻画用户访问站点的兴趣度,再以此来建立模糊多重相似矩阵直接进行聚类.通过实例说明了算法的具体计算过程和可行性.     

基于不规则路径聚类算法的用户访问模式挖掘

通过分析目前主流的Web用户访问模式挖掘的技术方法,针对各种挖掘算法存在复杂度高、灵活性低的缺陷,本文提出一种能对不规则用户访问路径进行用户访问模式挖掘的聚类算法,该算法可以简单高效地挖掘不定长度的用户兴趣模式。     

一种基于路径聚类的Web用户访问模式发现算法

本文在将用户对Web站点访问行为表示成用户访问事务基础上，给出有关兴趣度、相似度、聚类中心定义，提出基于ISODATA算法的路径聚类方法，并对实际网站Web日志文件进行实验，结果表明该方法不但能够发现群体用户访问模式。而且还得到较为合理的模式聚类个数。     

基于频繁序列模式压缩技术的网站结构优化

基于频繁序列模式压缩技术的网站结构优化算法旨在发现用户在浏览过程中频繁访问的序列关联,为优化站点结构提供有力的依据。分析了现有频繁模式聚类算法的不足,提出了在模式聚类函数的基础上生成一个压缩的偏序（Partial Order）的算法,实验结果显示该算法可以对频繁序列模式进行高效、高质量的压缩,可以得到数量更少、信息量更大的模式,从而提高发现的频繁访问序列的兴趣性。     

基于CURE的用户聚类算法研究

通过对Web网站的日志进行聚类分析,目的是获取用户兴趣访问模式,进而为不同用户群体提供定制的个性化服务。针对原始CURE算法在代表点选择的随机性、不能充分体现用户兴趣偏好方面存在的问题,提出了改进的用户聚类算法,根据用户兴趣的显著特征提取元素的主要属性进行预聚类,为小类合并提供合理的初始类集,实验结果证明了该方法有较好的聚类结果。     

并行分布式的Web访问模式双层聚类

Web日志挖掘可以通过对用户访问模式进行分析,以获取用户的访问兴趣程度。目前,大多数的web日志挖掘是基于频率的,其挖掘的信息没有太大的价值。而提出的聚类技术是基于访问时间的,使用模糊向量表示用户浏览模式,记录用户是否浏览过该页面以及停留的时间。通过不同的聚类方法对用户的访问序列进行聚类分析。将模糊粗糙[k]-均值和夹角余弦相结合,提出了一种双层聚类技术,减少了对初始聚类中心的敏感性,并且通过一系列实验,论证了该聚类方法的可行性。而且,实验通过使用Davies-Bouldin指标来验证不同聚类方法的效果并进行比较。由于数据量大时,仍然存在算法效率低的问题,因此,使用MapReduce实现双层聚类的并行化,提高了聚类的效率。     

基于web日志的连续频繁路径挖掘算法

频繁模式挖掘已成为web使用挖掘的研究热点,本文基于web日志提出一种新的频繁路径的挖掘算法.首先以线性回归方法求解兴趣度,其次将此兴趣度和页面名称作为最基本要素,建立的web浏览树,此浏览树可以完整地表现出web日志中连续、重复的浏览路径,最后在web浏览树上进行分析挖掘频繁浏览路径.该算法经实验证明能更全面地反映用户兴趣所在,挖掘的频繁浏览路径准确、合理.     

一种改进的用户浏览偏爱路径挖掘方法

提出一种基于“三矩阵”模型的偏爱浏览路径的挖掘方法。在单元数组存储结构（存储矩阵）基础上建立以浏览兴趣度为基本元素的会话矩阵和路径矩阵。在会话矩阵上采用2个页面向量夹角余弦作为相似用户的页面距离公式进行页面聚类,求得相似用户的相关页面集。并利用路径选择偏爱度在相似用户的路径矩阵上挖掘出相似用户的浏览偏爱路径。实验证明,该方法是合理有效的,能够得到更精准的用户偏爱浏览路径。     

用于推荐系统聚类分析的用户兴趣度研究

根据推荐系统对用户（商品）聚类的要求,探讨采用用户（网页）兴趣度进行聚类分析的合理思想。通过用户浏览时间、浏览行为以及网页信息量差异等因素的对比,得出用户对某类商品的兴趣度计算方法。借助阈值的设定,定义了用户感兴趣的商品集、商品的感兴趣用户集和兴趣相似的用户集,得到了基于用户兴趣度的用户聚类的一般过程,具有一定的推广价值和借鉴意义。     

用户访问模式聚类分析在网页推荐中的应用

在基于Web使用挖掘的推荐系统中,仅采用关联规则挖掘技术的Web推荐系统在预测用户未来浏览模式时很难取得令人满意的结果。该文将聚类分析方法结合关联规则推荐算法,应用于Web日志文件的挖掘,以改进个性化的推荐方法。实验表明,该算法能够显著地改进推荐测度的精确率指标和综合评价指标。     

Correlation-Based Web Document Clustering for Adaptive Web Interface Design

A great challenge for web site designers is how to ensure users' easy access to important web pages efficiently. In this paper we present a clustering-based approach to address this problem. Our approach to this challenge is to perform efficient and effective correlation analysis based on web logs and construct clusters of web pages to reflect the co-visit behavior of web site users. We present a novel approach for adapting previous clustering algorithms that are designed for databases in the problem domain of web page clustering, and show that our new methods can generate high-quality clusters for very large web logs when previous methods fail. Based on the high-quality clustering results, we then apply the data-mined clustering knowledge to the problem of adapting web interfaces to improve users' performance. We develop an automatic method for web interface adaptation: by introducing index pages that minimize overall user browsing costs. The index pages are aimed at providing short cuts for users to ensure that users get to their objective web pages fast, and we solve a previously open problem of how to determine an optimal number of index pages. We empirically show that our approach performs better than many of the previous algorithms based on experiments on several realistic web log files. Received 25 November 2000 / Revised 15 March 2001 / Accepted in revised form 14 May 2001     

基于用户浏览行为的个性化网页推荐

利用在线数据收集系统对用户在网页上的浏览行为信息进行收集,并按照关联规则进行频繁模Q式演算,根据演算得到的行为模式,判断出哪种组合浏览行为最能反映用户对网页的实际兴趣,为个性化的网页推荐和网页站点的规划提供依据,使web挖掘在电子商务上进行更充分的应用。     

一种新的基于Web日志的挖掘用户浏览偏爱路径的方法

提出了一种新的基于Web日志的挖掘用户浏览偏爱路径的方法.该方法首先在单元数组存储结构(存储矩阵)基础上建立以浏览兴趣度为基本元素的会话矩阵和路径矩阵.然后,在会话矩阵上采用两个页面向量夹角余弦作为相似用户的页面距离公式进行页面聚类,求得相似用户的相关页面集.最后,利用路径选择偏爱度在相似用户的路径矩阵上挖掘出相似用户的浏览偏爱路径.实验证明此方法是合理有效的,能够得到更准确的偏爱路径.