基于双Kohonen神经网络的Web用户访问模式挖掘算法

摘要：

本文根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,运用双Kohonen神经网络组合成新的自组织训练挖掘模型,先使用粗调整训练,加快模型学习速度,紧接着使用微调整训练,提高模型学习精度.实验结果表明,本文提出的双Kohonen神经网络挖掘模型,相对于标准Kohonen神经网络在训练速度和收敛效果上都有一定程度的提高,改善了聚类效果,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法.

关键词：Web数据挖掘、用户访问模式、Kohonen神经网络、学习率、邻域

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江西省自然科学基金资助项目2008GZS0074

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：95-98