Web模糊聚类技术在信息挖掘中的应用探索

"Web模糊聚类方法及其应用(2005年) - 刘茂福、何炎祥、彭敏 - 武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室" 本文主要探讨了Web模糊聚类的概念、过程模型WFCM以及其在Web数据挖掘中的应用，特别是在Web访问信息挖掘中的角色，包括Web用户聚类和Web页面聚类。 Web模糊聚类（Web Fuzzy Clustering，WFC）是一种将模糊理论应用于Web数据挖掘的技术，旨在处理Web数据的不确定性和复杂性。传统的聚类方法可能难以应对Web数据的模糊性和多样性，而模糊聚类则允许数据对象在类别中具有不同程度的归属感，使得结果更具解释性和适应性。WFCM（Web Fuzzy Clustering Model）是Web模糊聚类的具体实现模型，该模型详细阐述了如何对Web数据进行聚类处理，考虑了用户的访问模式和网页内容的复杂性。 在Web访问信息挖掘（Web Usage Mining, WUM）中，Web模糊聚类被用来分析用户的行为模式和偏好。通过对用户访问记录的聚类，可以识别出用户的兴趣群体，从而优化网站设计，提供个性化服务，或者进行市场细分。此外，WFC还用于Web页面聚类，将类似的网页归入同一类别，有助于搜索引擎优化，提高信息检索效率，同时也能辅助网站管理员对网站内容进行组织和管理。 文章通过实例展示了在Web页面聚类中应用Web模糊聚类的可行性，证实了这种方法的有效性。通过这种聚类，可以发现网页之间的关联性，帮助理解用户的浏览习惯，进一步提升用户体验和网站的可用性。 关键词：Web数据挖掘，Web访问信息挖掘，Web模糊聚类，WFCM Web模糊聚类是Web数据挖掘领域的一个重要工具，它能够处理Web数据的复杂性和不确定性，对于理解和利用Web用户行为，优化网页内容和结构，以及提供个性化服务等方面具有重要意义。通过WFCM这一过程模型，研究人员和实践者能够更好地进行Web数据的分析和挖掘，从而推动Web技术的发展。