WEKA平台粗糙集算法在Web事务聚类中的应用研究

需积分: 9 0 下载量 61 浏览量 更新于2024-09-15 收藏 319KB PDF 举报
本文主要探讨了在大规模且动态变化的Web数据环境中,如何利用粗糙集理论解决Web事务聚类的问题。粗糙集是一种处理不确定性和模糊性的重要工具,它允许在数据精度不足或不完备的情况下进行知识发现。研究者孟晓明、陈慧萍和张涛针对WEKA平台,提出了一种将粗糙近似算法嵌入的方法,旨在改进和扩展WEKA系统现有的聚类功能。 首先,文章强调了Web数据的特点,即数据量巨大,且数据变化频繁,这使得传统的精确规则挖掘技术可能无法有效处理。粗糙集理论通过容忍一定程度的不确定性,为在这种环境下找到有用的信息提供了一种可能。粗糙近似算法能够处理分类属性的不精确数据,提高聚类的准确性。 在研究中,作者详细描述了如何将粗糙近似算法融入WEKA平台的过程。WEKA是一个广泛使用的开源数据挖掘工具,其丰富的类库和可视化功能为算法的实现提供了便利。通过这种方式,研究者能够充分利用WEKA现有的工具,同时增强其在处理Web事务聚类时的能力。 在算法嵌入后,作者对所提出的粗糙近似聚类算法进行了深入的分析和测试,验证了其在实际应用中的性能和有效性。测试结果表明,这种方法在处理Web访问日志中的事务时,能够有效地进行聚类,并显示出较高的分类属性数据处理精度。 文章最后给出了关键词,包括粗糙集、Web挖掘、粗糙近似、事务聚类和相似上近似,这些是理解研究核心内容的关键术语。此外,还提供了文献分类号、文献标识码和文章编号,方便读者查阅和引用。 本文是一项关于如何利用粗糙集理论提升WEKA平台在Web事务聚类能力的研究,为解决大规模动态Web数据挖掘中的问题提供了一个实用且有效的方法。通过引入粗糙近似算法,研究人员不仅扩展了WEKA的功能,也为相关领域的实践者提供了新的思考角度和技术支持。
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