基于多鏡像站點的分布式Web使用聚類

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基于多鏡像站點的分布式Web使用聚類

張克君, 楊炳儒, 趙耿, 曲文龍

文章導航 > 工程科學學報 > 2007 > 29(9): 964-970

張克君, 楊炳儒, 趙耿, 曲文龍. 基于多鏡像站點的分布式Web使用聚類[J]. 工程科學學報, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

引用本文:

張克君, 楊炳儒, 趙耿, 曲文龍. 基于多鏡像站點的分布式Web使用聚類[J]. 工程科學學報, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

ZHANG Kejun, YANG Bingru, ZHAO Geng, QU Wenlong. Distributed Web usage clustering based on multi-mirror image sites[J]. Chinese Journal of Engineering, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

Citation:

ZHANG Kejun, YANG Bingru, ZHAO Geng, QU Wenlong. Distributed Web usage clustering based on multi-mirror image sites[J]. Chinese Journal of Engineering, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

張克君, 楊炳儒, 趙耿, 曲文龍. 基于多鏡像站點的分布式Web使用聚類[J]. 工程科學學報, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

引用本文:

張克君, 楊炳儒, 趙耿, 曲文龍. 基于多鏡像站點的分布式Web使用聚類[J]. 工程科學學報, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

ZHANG Kejun, YANG Bingru, ZHAO Geng, QU Wenlong. Distributed Web usage clustering based on multi-mirror image sites[J]. Chinese Journal of Engineering, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

Citation:

ZHANG Kejun, YANG Bingru, ZHAO Geng, QU Wenlong. Distributed Web usage clustering based on multi-mirror image sites[J]. Chinese Journal of Engineering, 2007, 29(9): 964-970. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

基于多鏡像站點的分布式Web使用聚類

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2007.09.047

1. 北京電子科技學院, 北京 100070;
2. 北京科技大學信息工程學院, 北京 100083

基金項目:

國家科技成果重點推廣計劃項目(No.2003EC00001)

國家自然基金資助項目(No.70431002)

作者簡介:
張克君(1972-),男,博士研究生;楊炳儒(1943-),男,教授,博士生導師

中圖分類號: TP31
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出版歷程
- 收稿日期: 2006-07-20
- 修回日期: 2006-09-16
- 網絡出版日期: 2021-08-16

Distributed Web usage clustering based on multi-mirror image sites

1. Beijing Electronic Science and Technology Institute, Beijing 100070, China;
2. Information Engineering School, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China

摘要: 提出了一種適用于多鏡像站點環境下的分布式Web使用聚類局部挖掘算法LUC和全局挖掘算法GUC,較好地解決了Web訪問信息的異地存儲、分布式算法通訊量等因素給模式分析過程帶來的困難.將給出的算法用Java語言加以實現,并對算法性能進行了研究.結果證明,該算法是有效的,可以用來高效、準確地在多鏡像站點環境下發現Web用戶群體模式.
- 鏡像站點 /
- Web /
- 聚類 /
- 用戶事務聚類 /
- 分布式數據挖掘
Abstract: The general algorithms of local Web usage clustering (LUC) and global Web usage clustering (GUC) in a distributed data mining system based on multi-mirror sites were proposed, which better solved the troubles made by distributed Web access information and communication number. Java language was used to implement the algorithms and its performance was studied. The results showed that the algorithms were valid and could be effectively and accurately identified by Web user group patterns.
- mirror image sites /
- Web /
- clustering /
- user transactions clustering /
- distributed data mining

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