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一个基于Web访问路径聚类的智能推荐系统

信息与控制 2007年第1期36卷 119-124页

作者：宋江春沈钧毅西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049

提出了一个基于Web用户访问路径聚类的智能推荐系统.系统使用基于代理技术的结构,由离线的数据预处理和基于用户访问路径的URL聚类以及在线推荐引擎两部分组成.提出了一个基于用户浏览兴趣的推荐规则集生成算法,在度量用户浏览兴趣时综... 详细信息

提出了一个基于Web用户访问路径聚类的智能推荐系统.系统使用基于代理技术的结构,由离线的数据预处理和基于用户访问路径的URL聚类以及在线推荐引擎两部分组成.提出了一个基于用户浏览兴趣的推荐规则集生成算法,在度量用户浏览兴趣时综合考虑了用户浏览时间和对该页面的访问次数.提出了一个基于推荐规则集和站点URL路径长度的URL推荐算法.实验表明,该算法比使用基于关联规则和基于用户事务的推荐算法的精确性有较大幅度的提高.

关键词：路径聚类智能推荐系统用户浏览兴趣推荐规则集推荐引擎

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基于频繁访问页组的路径聚类研究

计算机工程与应用 2010年第33期46卷 130-131页

作者：吴俊杰刘耀军陈俊杰太原师范学院计算机系太原理工大学计算机与软件学院

基于用户会话的页面聚类算法旨在发现用户在浏览过程中频繁访问的页组,为站点管理员优化站点结构提供有力的依据。将介绍一种改进的基于频繁访问页组的路径聚类算法K-PathPlus,其中定义了新的兴趣度、内容链接因子。最后采用龙城热线网... 详细信息

基于用户会话的页面聚类算法旨在发现用户在浏览过程中频繁访问的页组,为站点管理员优化站点结构提供有力的依据。将介绍一种改进的基于频繁访问页组的路径聚类算法K-PathPlus,其中定义了新的兴趣度、内容链接因子。最后采用龙城热线网站日志进行真实测试,实验的结果是成功的。

关键词：访问兴趣聚类路径聚类数据挖掘兴趣度内容链接因子

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基于用户访问兴趣的路径聚类研究

计算机工程与应用 2005年第36期41卷 170-171,182页

作者：吴俊杰陈俊杰赵栓柱太原理工大学计算机与软件学院太原030024

网站可以通过关注用户访问路径、访问某个页面的时间、在此页面的驻留时间以及由那个链接到此页面的URL等信息,利用聚类技术将具有相同兴趣的用户分类。文章将介绍一种新的基于用户访问兴趣的路径聚类算法,其中定义了新的兴趣度、相似... 详细信息

网站可以通过关注用户访问路径、访问某个页面的时间、在此页面的驻留时间以及由那个链接到此页面的URL等信息,利用聚类技术将具有相同兴趣的用户分类。文章将介绍一种新的基于用户访问兴趣的路径聚类算法,其中定义了新的兴趣度、相似度、及聚类中心。最后采用龙城热线网站日志进行真实测试,实验的结果是成功的。

关键词：访问兴趣聚类路径聚类数据挖掘

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基于路径聚类的Web用户访问模式发现算法

情报杂志 2005年第7期24卷 18-19,23页

作者：刘国营西安邮电学院信息网络中心西安710061

通过用户访问事务的方式将用户访问Web站点行为进行形式化描述,进一步给出了兴趣度、相似度、聚类中心的定义,提出了基于ISODATA算法的路径聚类方法,并通过对某实际网站Web日志文件进行分析实验,结果表明该方法不但能够发现群体用户访... 详细信息

通过用户访问事务的方式将用户访问Web站点行为进行形式化描述,进一步给出了兴趣度、相似度、聚类中心的定义,提出了基于ISODATA算法的路径聚类方法,并通过对某实际网站Web日志文件进行分析实验,结果表明该方法不但能够发现群体用户访问模式,而且还能得到较为合理的模式聚类个数。

关键词： Web 路径聚类 ISODATA算法用户访问模式超链接集合

一种基于路径聚类的Web用户访问模式发现算法

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计算机科学 2004年第8期31卷 140-141,172页

作者：马力焦李成刘国营西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071 西安邮电学院信息中心西安710061

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... 详细信息

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。

关键词： Web 事务 ISODATA算法用户访问模式路径聚类

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路径聚类:在Web站点中的知识发现

计算机研究与发展 2001年第4期38卷 482-486页

作者：王实高文李锦涛谢辉中国科学院计算技术研究所北京100080

用户对 Web站点的访问代表了用户对 Web站点上页面的访问兴趣 .这种兴趣程度可以通过用户对 Web站点上页面的浏览顺序表现出来 .在对 Web站点的访问日志进行事务识别后 ,可以根据群体用户对 Web站点的访问顺序进行聚类 ,即路径聚类 ,那... 详细信息

用户对 Web站点的访问代表了用户对 Web站点上页面的访问兴趣 .这种兴趣程度可以通过用户对 Web站点上页面的浏览顺序表现出来 .在对 Web站点的访问日志进行事务识别后 ,可以根据群体用户对 Web站点的访问顺序进行聚类 ,即路径聚类 ,那么最终每一个聚类集就反映出该聚类集中的全体用户具有相似的访问兴趣 .为了得到这种根据用户访问兴趣而对用户集的划分 ,提出了 K- paths路径聚类方法 .在这种方法中 ,根据用户的访问兴趣定义了新的相似性测量手段和聚类中心。

关键词：数据挖掘 Web站点知识发现路径聚类 WWW Internet

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基于路径聚类的页面访问次序的挖掘

计算机工程与设计 2013年第1期34卷 303-306,313页

作者：张春娜李轶然辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051

为了发现用户的行为模式以实现Web站点的结构优化,提出了基于用户访问路径的K-PathSearch算法。在对网页实施预处理后,结合页面链接参数,建立用户访问事务处理模型,形成有用数据集。提取样本分析用户的兴趣度,主要影响因素体现在访问次... 详细信息

为了发现用户的行为模式以实现Web站点的结构优化,提出了基于用户访问路径的K-PathSearch算法。在对网页实施预处理后,结合页面链接参数,建立用户访问事务处理模型,形成有用数据集。提取样本分析用户的兴趣度,主要影响因素体现在访问次序、次数以及停留时间三方面,并利用重新定义的相似度将兴趣取向相类似的用户划分为一类;在此基础上,定义用户访问最长拟合路径,进而计算路径聚类中心。经计算,聚类数和聚类中心平均长度增比显著,表明模型和算法是可行和有效的。

关键词：聚类路径聚类用户访问事物 K-PathSearch算法聚类中心

基于路径聚类的时空融合模型短时交通流预测研究

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基于路径聚类的时空融合模型短时交通流预测研究

作者：李胜合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着中国城市化进程的加速以及汽车工业的蓬勃发展,机动车的数量大大增加,城市道路车辆通行能力与城市交通中不断增长的车辆通行需求的矛盾日趋显现出来。因此利用智能交通系统来有效改善和缓解城市交通拥堵,是目前各国为应对城... 详细信息

近年来,随着中国城市化进程的加速以及汽车工业的蓬勃发展,机动车的数量大大增加,城市道路车辆通行能力与城市交通中不断增长的车辆通行需求的矛盾日趋显现出来。因此利用智能交通系统来有效改善和缓解城市交通拥堵,是目前各国为应对城市交通拥堵这一难题所关注的焦点和大力发展的重要手段。而城市道路交通流预测是智能交通系统其关键技术基础,因此其对于城市智能交通系统能否提供准确、高效的出行服务具有非常重要的意义。其中交通流数据具有很强的自相关特性,在时间呈现出一定的周期性、非线性与局部非平稳的特性,在空间上也受到特定城市交通道路网络结构的影响,本文针对这些特性以及考虑了现有算法的一些缺陷,重新提出并构建了新的预测算法与模型。首先,根据交通流数据具有空间上交通相互联动和影响的空间特性,以及传统的交通流预测又只考虑到交通流数据时间上的自相关性,而忽略了交通流数据的空间特性,因此本文提出构建一种空间路径聚类算法用来提取与预测路段空间关联性强的点的交通流数据作为空间样本数据,并作为参数改进后粒子群小波神经网络（PSO-WNN）的输入以此来构建空间预测模型。其次,针对交通流时间样本数据存在平稳与非平稳的特点,本文提出一种新型的分段加权适应度函数来构建粒子群小波神经网络（PWFF-PSO-WNN）,使算法在优化过程中分配给非平稳数据段以相对更大的调节权重,并且考虑到粒子群算法在优化过程中易陷入局部极小值,故提出适合本文交通流数据样本的惯性权重衰减的策略,并对比适应度曲线得出结论。然后,为将交通流数据的时间特性与空间特性相互融合且保持较好的自适应性,本文提出时空预测加权融合的方法,根据时间预测和空间预测最近历史时刻的若干预测输出值组成的时序序列均方误差加权组成的代价函数,来决定各加权系数的调节方向,以此达到时空有机融合的目的。最后,本文经过MATLAB实验平台将各模型编码实现,再进行各预测模型实例分析并对比预测结果后得出结论:本文构建的时空融合短时交通流预测方法性能优于单个时间或空间样本的预测,达到了提升交通流预测优化结果的目的。

关键词：交通流预测路径聚类改进粒子群算法小波神经网络时空融合模型

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基于用户访问兴趣的路径聚类研究

基于用户访问兴趣的路径聚类研究

作者：吴俊杰太原理工大学

学位级别：硕士

Internet正在前所未有地改变我们的生活,它已经成为全球传播信息的主要渠道.未来的世界是Web世界,如何吸引更多用户,提高用户的访问兴趣,成为网站的主要工作。同时对Web站点的设计和功能提出了更高的要求。要求Web站点具有智能性,能快... 详细信息

Internet正在前所未有地改变我们的生活,它已经成为全球传播信息的主要渠道.未来的世界是Web世界,如何吸引更多用户,提高用户的访问兴趣,成为网站的主要工作。同时对Web站点的设计和功能提出了更高的要求。要求Web站点具有智能性,能快速、准确地找到用户所需信息;能为不同用户提供不同的服务;能允许用户根据自己的需要定制页面;能为用户提供产品营销策略信息等等。从站点经营方来说,他们需要好的自动辅助设计工具,可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构,改进服务,开展有针对性的电子商务以更好地满足访问者的需求。一个有效的解决办法,就是利用数据挖掘技术,从中得到有用的信息。网站可以通过关注用户访问路径、访问某个页面的时间和在此页面的驻留时间、以及由那个链接到此页面的URL等信息,利用聚类技术将具有相同兴趣的用户分类。本文将介绍一种新的基于用户访问兴趣的路径聚类算法k-pathsplus,其中定义了新的兴趣度、相似度、及聚类中心。

关键词：访问兴趣聚类路径聚类数据挖掘