【摘要】：近年來,基于Web日志的數(shù)據(jù)挖掘技術逐漸成為理論研究和商業(yè)應用中的熱點問題,而其中Web用戶分類又是挖掘領域中最重要的研究主題之一.對Web用戶分類能夠發(fā)現(xiàn)用戶之間相似的用戶行為,從而針對具體用戶群設置對應的服務項目.根據(jù)用戶的歷史訪問網(wǎng)頁地址(URL)信息,提出了基于加權潛在狄利克雷分配(LDA)模型的用戶分類方法,將用戶劃分到不同的主題群體,實驗表明,這種方法能達到很好的分類效果.
[Abstract]:In recent years, data mining technology based on Web log has gradually become a hot issue in theoretical research and commercial application, and Web user classification is one of the most important research topics in the field of mining. The classification of Web users can find similar user behavior between users, so that the corresponding service items can be set up for specific user groups. According to the (URL) information of web page address visited by users, a user classification method based on weighted potential Dirichlet assignment (LDA) model is proposed, which divides users into different subject groups. Experiments show that this method can achieve good classification effect.
【作者單位】： 廈門大學信息科學與技術學院;廈門網(wǎng)宿科技股份有限公司;
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

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相關博士學位論文 前2條

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相關碩士學位論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關會議論文 前1條

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相關博士學位論文 前8條

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相關碩士學位論文 前10條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關重要報紙文章 前1條

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相關博士學位論文 前3條

1 郝先中;近代中醫(yī)廢存之爭研究[D];華東師范大學;2005年

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相關碩士學位論文 前1條

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【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 黃e，

本文編號：2509594