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基于PLSA模型的Web用户会话聚类
引用本文:高春贞,吴军华.基于PLSA模型的Web用户会话聚类[J].煤炭技术,2010,29(7).
作者姓名:高春贞  吴军华
作者单位:南京工业大学,电子与信息工程学院,南京210009
摘    要:发现Web用户的访问模式是Web日志挖掘的重要任务之一。传统的Web用户会话聚类方法对解空间的搜索带有盲目性且缺乏语义特征,本文提出了一切向钱看种基于概率潜在语义分析的用户会话聚类方法,它采用了用户会话—潜在语义—页面之间的概率关系进行用户会话聚类,以便发现用户访问模式。实验结果表明该方法与k-means方法相比更具高效性。

关 键 词:用户会话聚类  概率潜在语义分析  潜在语义分析

Web Session Clustering Method Based on PLSA Model
GAO Chun-zhen,WU Jun- hua.Web Session Clustering Method Based on PLSA Model[J].Coal Technology,2010,29(7).
Authors:GAO Chun-zhen  WU Jun- hua
Abstract:The discovery of Web users' navigational patterns is the primary goal of Web usage mining.But the classical algorithms of clustering are aimless in searching the solution space and absent of semantic characters.The paper provides a method of Web user sessions clustering based on PLSA,Web user sessions are clustered by the probabilities between Web user sessions and latent factors.Compared with k-means,Experimental results show that this method has better effectiveness.
Keywords:user sessions clustering  probabilistic latent semantic analysis  latent semantic analysis
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