【摘要】：目前的挖掘算法單純考慮了用戶的訪問頻度,而忽略了用戶對訪問路徑的興趣度。本文通過分析目前用戶偏愛路徑挖掘算法存在的問題,結合事物聚類算法,將雅克比系數與最長公共路徑系數相乘,得到更準確地用戶相似集,并基于一個三元組模型構造以頁面興趣度為元素值的網站瀏覽數據矩陣,采用改進的挖掘算法計算用戶偏愛度和訪問興趣度,降低訪問頁面閑置及鏈接等因素對數據挖掘的影響;實驗結果表明,該算法針對Web日志海量數據進行挖掘,具有較高的效率和準確率。
[Abstract]:The current mining algorithms only consider the user's access frequency, but ignore the user's interest in the access path. In this paper, by analyzing the problems existing in the current path mining algorithm of user preference, combining with the clustering algorithm of things, we multiply the Jacobian coefficient with the longest common path coefficient to obtain a more accurate user similarity set. Based on a triple model, a web browsing data matrix based on page interest is constructed, and an improved mining algorithm is used to calculate user preference and access interest. Reduce the impact of idle page access and links on data mining; Experimental results show that the algorithm is efficient and accurate for mining massive Web log data.
【作者單位】： 濟源職業(yè)技術學院;
【分類號】：TP393.09;TP311.13

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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