一种新的Web用户群体和URL聚类算法的研究

提出一个基于Web日志的Web用户群体和站点URL聚类算法.使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了Web站点的用户事务矩阵,并在此基础上对Web用户群体和站点URL进行聚类.由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL的浏览时间和访问次数,使算法的精度和效率都大大提高.同时,该算法能较好地处理类间重叠问题,使算法具有较好的实用性.最后对算法的有效性和可伸缩性进行了研究.

基于多镜像站点的分布式Web使用聚类

提出了一种适用于多镜像站点环境下的分布式Web使用聚类局部挖掘算法LUC和全局挖掘算法GUC,较好地解决了Web访问信息的异地存储、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.将给出的算法用Java语言加以实现,并对算法性能进行了研究.结果证明,该算法是有效的,可以用来高效、准确地在多镜像站点环境下发现Web用户群体模式.