基于CURE的用户聚类算法研究

摘要：

通过对Web网站的日志进行聚类分析,目的是获取用户兴趣访问模式,进而为不同用户群体提供定制的个性化服务.针对原始CURE算法在代表点选择的随机性、不能充分体现用户兴趣偏好方面存在的问题,提出了改进的用户聚类算法,根据用户兴趣的显著特征提取元素的主要属性进行预聚类,为小类合并提供合理的初始类集,实验结果证明了该方法有较好的聚类结果.

关键词：利用代表点聚类(CURE)算法、聚类分析、用户兴趣、个性化

所属期刊栏目：48

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅自然科学项目基金102101210453

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：97-101