基于K-means算法的Web访问用户关联规则挖掘算法

摘要：

针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性，导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题，提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法，该算法利用K-means算法聚类的效果，将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集，采用不同的最小支持度，分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明，该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率，同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。

关键词：K-means算法、关联规则、Web用户、数据挖掘、最小支持度

所属期刊栏目：55

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金项目08XTQ010

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：136-139