聚类算法在Web日志挖掘中的应用：影视推荐

"基于聚类算法的Web日志挖掘，通过数据清理、用户识别、会话识别和特征提取，结合改进的K-means算法进行用户聚类，用于模式分析和热门影片推荐。实验显示改进的算法提高了收敛速度，聚类效果具有高内聚性。" 在当前的互联网时代，WWW网站的日志数据量呈爆炸式增长，这些数据中隐藏着丰富的用户行为和偏好信息。为了有效地从这些海量日志中挖掘有价值的信息，研究人员提出了将Web日志挖掘与聚类算法相结合的方法。这种方法旨在通过对用户行为的深入分析，发现用户的行为模式，进而实现个性化推荐。 首先，Web日志挖掘过程始于数据预处理，包括数据清理，去除无效或错误的数据，确保后续分析的准确性。接着，通过特定的标识符识别不同的用户，以便跟踪他们的浏览行为。在用户识别的基础上，基于时间的用户会话识别至关重要，它将用户的连续操作划分为一个个会话，每个会话代表用户的特定活动阶段。 接下来，提取用户兴趣度特征是关键步骤。这通常涉及分析用户在网站上的停留时间、点击频率、页面浏览深度等指标，以量化用户的兴趣程度。这些特征为聚类提供了依据，帮助区分用户的不同兴趣群体。 本文采用了改进的K-means聚类算法来进行用户分组。传统的K-means算法可能受到初始中心点选择的影响，收敛速度较慢且对异常值敏感。改进的版本可能涉及到平滑处理、距离度量优化或者采用更好的中心初始化策略，以提高聚类的稳定性和效率。实验结果证实，改进后的算法在收敛速度上有了显著提升，这意味着能够更快地完成大规模数据的聚类。 聚类完成后，通过对各群组的模式分析，可以揭示不同用户群体的共同行为特征。这些发现对于个性化推荐系统极其有价值，例如，可以向相似兴趣的用户推荐热门影片，从而提高推荐的准确性和用户满意度。 最后，关键词"Web日志挖掘"、"K-means聚类算法"和"影视推荐"突显了研究的核心内容。Web日志挖掘技术的应用不仅限于影视行业，其原理和方法同样适用于电子商务、社交媒体等各种在线平台，以理解用户需求，优化用户体验，并为业务决策提供数据支持。通过持续的研究和改进，这类算法和方法将在未来的信息推荐和用户行为分析中发挥更大作用。