基于向量的点击流聚类算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Clickstream Clustering Algorithm Baced on Vector
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    点击流数据是分析互联网用户心理倾向的关键,互联网用户的聚类可以通过分析点击流数据实现. 本文提出了一种基于向量的相似度计算方法,将点击流数据转化为向量数据. 通过对向量的计算来得出聚类的结果. 算法克服了传统的聚类算法的一些缺点,更能符合研究人员研究Web点击流数据时关于个性化聚类的要求.

    Abstract:

    Clickstream data are the key to analysis the psychological tendency of Internet users. Internet users clustering can be realized by analyzing the clickstream data.This paper presents a similarity calculation method based on vector. Clickstream data can be converted to vector data.Through the calculation of vector clustering, results could be obtained. Algorithm overcomes the drawbacks of the traditional clustering algorithm. It can meet researchers study of web clickstream data about the requirements of personalized clustering more.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐昊,谢文阁.基于向量的点击流聚类算法.计算机系统应用,2014,23(5):158-161

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2013-09-28
  • 最后修改日期:2013-10-15
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-05-29
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号