文献类型：期刊文章

作　　者：李彬[1] 汪天飞[2] 刘才铭[1] 张建东[1]

机构地区：[1]乐山师范学院智能信息处理及应用实验室,四川乐山614004 [2]乐山师范学院数学与信息科学学院,四川乐山614004

出　　处：《计算机应用》

基　　金：四川省教育厅基金资助项目(07ZB03110ZC106)

年　　份：2011

卷　　号：31

期　　号：5

起止页码：1387-1390

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对Web使用挖掘中聚类结果准确性不高的问题,提出了一种改进的基于相对Hamming距离和类不一致度的聚类算法。该算法首先以Web站点的URL为行、以UserID为列建立关联矩阵,元素值为用户的访问次数;然后,对所建立关联矩阵的列向量或行向量进行相似性度量,获得相似客户群体或相关页面。实验表明,该算法具有较高的准确性。

关 键 词：聚类算法 相对Hamming距离  不一致度  WEB使用挖掘 网络安全

分 类 号：TP311.13]