Web网页中的S-粗糙集理论

近年来,Pawlak粗糙集理论在研究不完整、不确定知识和数据的表达、学习、智能信息处理、数据挖掘方面受到广泛的关注,并取得了一系列成果.S-粗糙集是Pawlak粗糙集的推广.利用S-粗糙集理论,知识过滤原理分析了从海量Web网页信息中获取感兴趣的Web网页的实质.

基于粗糙集和模糊聚类的网站日志数据挖掘实例分析

粗糙集理论是有效处理不精确、不确定和含糊信息的软计算工具,模糊聚类分析是依据客观事务间的特征、亲疏程度和相似性,通过建立模糊相似关系对客观事务进行分类的方法。网站日志数据通常是大量的,冗余的,日志中的页面之间的关系也是模糊的,不确定的。该文利用粗糙集理论和模糊聚类的方法对某学校网站的日志数据进行实例分析,抽取用户感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务。