一种基于Web资源相似性的序列模式聚类方法

在Web行为挖掘中,序列模式聚类是一个很重要的课题,其首要问题就是web序列模式间的相似性度量。以往的多数方法都仅仅针对序列本身进行度量,而忽略了系统中资源本身所存在的关联关系以及用户对资源访问的时间因素。针对该问题,提出了一种基于考虑资源相似性的Web访问序列模式的相似度量方法,并且考虑了用户访问资源的时间因素。经过检验,证明能够有效真实地反映实际情况。

航班动态定价机制下的机票价格序列变点估计

本文旨在研究受航空业动态定价机制影响下的机票价格序列变点估计模型,文中分析了机票价格u8序列数据的结构特点,提出了可用于高噪声数据环境下、阶梯状、带明显多变点的多阶段序列变点估计框架,该框架依次组合了DBSCAN算法、EM-高斯混合模型聚类、凝聚层次聚类算法和基于乘积划分模型的变点估计方法等多种成熟的数据分析方法,通过对"北京-昆明"航线航班的实证分析,验证了数据分析框架的有效性和普遍适用性。