基于向量的点击流聚类算法

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。

关键词：点击流、余弦相似度、聚类算法

分类号：TP3;O1

在线出版日期：2014-06-25（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：158-161