互联网用户浏览模式聚类算法探索

"这篇论文研究了网络用户浏览模式的聚类算法，旨在改善信息获取效率和网络浏览速度。作者包剑提出了一种基于主次属性的聚类算法，该算法关注于用户在网络上的行为模式，特别是浏览偏爱路径，以提取有价值的信息。论文探讨了当前的Web挖掘技术，包括对日志信息的处理、访问模式的关联发现、用户浏览模式的相似性度量方法等。此外，还介绍了聚类在数据挖掘中的关键角色，以及聚类算法的分类，如分区方法和层次方法，并举例说明了K-means和K-medoids等典型算法。" 网络用户浏览模式的研究是当前信息技术领域的一个重要课题，尤其是在互联网用户数量持续增长和Web服务日益复杂化的背景下。这篇论文由包剑撰写，他来自辽宁工程技术大学计算机系，提出了一种创新的聚类算法，该算法考虑了用户的主次属性，以此优化信息检索和提升网络浏览体验。 论文首先指出，由于WWW的规模扩大，隐藏在海量数据中的知识价值逐渐显现，因此需要新的方法来管理和分析这些信息资源。作者提出，通过对用户浏览模式的深入理解，可以提取出用户的兴趣模式，进而提供个性化推荐和服务，从而提高用户获取信息的效率。 聚类算法在这一过程中扮演了核心角色。论文详细阐述了聚类的目的，即通过将类似对象分组来揭示数据的内在结构。聚类算法不仅用于市场分析、生物基因研究等各个领域，还可以作为其他数据挖掘技术的预处理步骤。作者提到了K-means和K-medoids两种常见的基于分区的聚类算法，它们通过迭代优化来确定最佳聚类。 论文中，作者还讨论了如何度量用户浏览模式的相似性，如基于共同访问模式的长度和访问频度。这些度量方法有助于识别用户的偏好路径，从而更准确地进行聚类。聚类算法的目标是最大化类内的相似性和最小化类间的相似性，以此构建有意义的类别。 这篇论文深入探讨了网络用户浏览模式的聚类算法，强调了这一技术在优化网络浏览体验和信息检索效率上的潜力。通过研究和应用这样的算法，有望为未来的Web服务和个性化推荐系统提供有力支持。