基于Chameleon算法的用户聚类的设计与实现

用户聚类是Web挖掘的重要部分,而Chameleon算法是一种通用的聚类算法。文中把Chameleon算法应用于Web挖掘,设计了Web用户的聚类,采用J2EE体系架构实现了这一算法,并在此基础上做了改进,实验结果表明,该算法取得了良好的效果。     

Chameleon算法的改进

结合Chameleon算法可以发现高质量的任意形状、大小和密度的自然簇及一趟聚类算法快速高效的特点,研究可以处理混合属性的高效聚类算法.首先简单改进Chameleon算法,使之可以处理含分类属性的数据;进而提出一种两阶段聚类算法.第一阶段使用一趟聚类算法对数据集进行初始划分,第二阶段利用改进的Chameleon算法归并初始划分而得到最终聚类.在真实数据集和人造数据集上的实验结果表明,提出的两阶段聚类算法是有效可行的.     

Chameleon聚类算法的Weka实现

为了克服Weka系统在聚类算法方面的不足,在Weka的开源环境下进行了二次开发,扩充了聚类算法。介绍了Chameleon算法的基本原理和构建步骤,给出算法的具体描述,并将Chameleon算法嵌入Weka平台,充分利用了其中的类和可视化功能。对实现的系统进行了实验和测试,并对嵌入的算法和原有聚类算法k—means进行了对比分析。实验结果表明,Chameleon算法可获得更好的聚类效果。     

改进的二分K均值聚类算法

K均值算法是一种常用的基于原型的聚类算法。但该算法要求用户随机选择初始质心,使得K均值算法受初始化影响较大。二分K均值算法虽然改善了这个问题,但仍然要求用户指定聚类个数,影响了聚类效果。用层次聚类对二分法进行改进,解决了二分K均值算法受用户指定的聚类个数的影响的问题。并结合Chameleon算法,合并划分过细簇,优化聚类结果。仿真实验证明改进的聚类算法的抱团性和分离性优于二分K均值聚类算法。     

一种基于特征属性的 Web 用户模糊聚类改进算法

为降低传统 FCM 算法的计算复杂性,提高 Web 用户聚类的效果,文中提出了一种改进的基于特征属性的 Web 用户模糊聚类算法.首先通过用户访问页面的次数和时间建立 Web 用户兴趣度矩阵,并根据商品的特征属性值将 Web 用户兴趣度矩阵映射为用户对特征属性的偏好矩阵,从而有效降低数据稀疏性;然后以此为数据集,对传统的 FCM 算法进行了改进,将聚类中心分为活动和稳定两种,忽略稳定聚类中的距离计算以降低计算复杂性.最后通过仿真实验证实了新算法的有效性和可行性.     

一种Web用户访问路径的可能性模糊聚类算法

结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇中,避免了人工干预,实现了交叉聚类的目的.新方法建立在leader聚类算法的框架上,只需要扫描数据集一遍使得算法效率大大提高.在标准数据集上的对比试验表明新算法不仅是有效的,而且效率较高.     

基于竞争凝聚的Web用户聚类

为了给网站提供个性化推荐服务,提出了基于Web日志用户访问事务的聚类算法CAKPS.该算法采用竞争凝聚思想,自动确定最佳聚类数和初始聚类中心.实验结果表明CAKPS聚类算法可以取得较好的收敛性,同时用户聚类集之间的差异性也更高.     

综合多重评价因素的Web用户聚类算法

文章提出了综合多重评价因素的Web用户聚类算法;首先从评价因素的数学特征出发,提出了Web资源偏爱度与Web资源关联度的概念,然后运用Kruskal算法的基本原理在由Web资源和Web访问行为所构成的无向图内寻找寻频繁路径,再根据频繁路径和Web资源偏爱度与关联度阈值对Web用户进行聚类处理。该算法在一定程度上提高了Web用户聚类算法的准确性与执行效率。     

基于Chameleon算法的文本聚类技术研究

文本聚类是聚类的一个重要的研究方向,是聚类在文本处理领域的重要应用.但是,传统的聚类算法在文本聚类应用中的表现并不能让人满意.文中将一种新的聚类算法--Chameleon算法引入中文文本聚类领域中.在构建中文文本聚类模型的基础上结合了分词、文本向量化等技术进行了相关实验.实验的结果表明Chameleon算法可以应用在中文文本聚类领域中,同时也解决了传统算法在聚类形状发现方面的不足.相关实验说明了这种算法在中文文本聚类领域应用中的有效性和实用性.     

基于蚁群聚类模型的增量式Web用户聚类

本文首先针对Web数据高纬的特点,提出一种基于方向相似性的蚁群聚类算法并将其应用于用户聚类;然后针对Web数据的动态性,引入聚类模型维护库,在原有聚类模型的基础上实现增量式用户聚类.实验结果表明,该方法能动态有效地实现用户聚类.