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基于k最相似聚类的子空间聚类算法
  • 期刊名称:计算机工程
  • 时间:0
  • 页码:327-337
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连理工大学管理学院,辽宁大连116024, [2]东北财经大学管理学与工程学院,辽宁大连116023
  • 相关基金:国家自然科学基金项目“人机协同思维中隐性知识共享管理方法研究”(70671016).
  • 相关项目:Web社区高质量识别算法研究
中文摘要:

Web用户访问模式挖掘技术可以从服务器、浏览器端的日志记录中自动发现用户的访问偏好、兴趣和趋势等信息,目前已经成为Web挖掘领域的一个研究热点。文章首先给出Web访问模式挖掘系统的一般框架模型,然后介绍了框架模型中主要组成部分的工作原理,在此基础上,对Web访问模式挖掘系统中的一些关键技术的最新研究进展状况作了阐述和分析,其中包括数据采集、数据预处理、模式发现、用户可视化界面等,最后分析了未来该领域的研究重点作了展望。

英文摘要:

Web user access patterns mining technology, currently a research hotspot in the field of web mining, is able to discover automatically such knowledge as the user access preference, interests and trends from the log records of the web server and browser sides. This paper starts with an introduction to the general architecture model of web user access patterns mining system, which is followed by a description on the working principle of the main components of this model. After that the paper elaborates and analyzes recent progress in some key technologies. Among them are data acquisition, data preprocessing, pattern discovery and visual user interface. The paper concludes with some prospects for the future research priorities in this field.

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