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面向Web日志的语义聚类算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70471090,70472005);江苏省自然科学基金资助项目(BK2005046)
作者: 潘钧[1]
中文摘要:

由于现有的Web日志缺少明显语义,提出一种语义Web日志模型——SWLM,并给出基于该模型的网页和用户聚类算法。通过日志概念的语义距离定量计算来聚类网页和用户,奠定了Web个性化服务的基础。性能测试实验证明,该模型具有较好的整体性能,能有效地进行网页和用户聚类。

英文摘要:

Existed Web logs were lack of semantics obviously. To improved the efficiency and accuracy of Web mining, a semantic Web log model SWLM was presented, and two algorithms based on this model was given to cluster pages and users. Then, the semantic information could be mining from the Web log, and the semantic distances of log concepts could be computed. The test experiment shows that this model has better performance and clusters pages and users effectively. Those results can facilitate personalized services and user modeling.

同期刊论文项目
期刊论文 31 会议论文 9 获奖 2 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049