| Web挖掘中基于RD_Apriori算法发现用户频繁访问模式 |
| |
| 引用本文： | 陈敏,欧阳一鸣,刘红樱.Web挖掘中基于RD_Apriori算法发现用户频繁访问模式[J].微电子学与计算机,2005,22(5):4-7. |
| |
| 作者姓名： | 陈敏 欧阳一鸣 刘红樱 |
| |
| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽,合肥,230009 |
| |
| 基金项目： | 合肥工业大学科研发展基金项目(030503F) |
| |
| 摘 要： | 从Web日志数据中发现用户的频繁访问模式，可分为两步进行。首先把经过预处理后的目志数据转换为最大前向引用的集合，然后使用Apriori算法挖掘出频繁访问模式。本文针对挖掘的第二步提出了一种基于缩减数据库(Reduced Database)的RD—Apriori算法，此算法能够准确、高效地挖掘各种长度不同的频繁访问模式。
|
| 关 键 词： | Web挖掘 访问模式 频繁访问模式 相邻访问模式 连续度 相邻访问模式集 |
| 文章编号： | 1000-7180(2005)05-004 |
| 修稿时间： | 2004年10月12 |
Discovery of User Frequent Access Patterns Based on RD_Apriori Algorithm on Web Mining |
| |
| CHEN Min,OUYANG Yi-ming,LIU Hong-ying.Discovery of User Frequent Access Patterns Based on RD_Apriori Algorithm on Web Mining[J].Microelectronics & Computer,2005,22(5):4-7. |
| |
| Authors: | CHEN Min OUYANG Yi-ming LIU Hong-ying |
| |
| Abstract: | The process of discovering user frequent access patterns can be divided into two steps. First, the original sequence of log data preprocessed are converted into a set of maximal forward references. Second, using the algorithm similar to the Apriori to discover frequent access patterns. The paper focus on the second step of the mining, presents an algorithm based on reduced database called RD_Apriori which can discover frequent access patterns of different lengths exactly and effectively. |
| |
| Keywords: | Web mining Access pattern Frequent access pattern Adjoining access pattern Consecution Set of adjoining access patterns |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
