基于蚁群算法与K-means算法相结合的Web用户聚类

凌海峰; 刘业政; 杨善林

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基于蚁群算法与K-means算法相结合的Web用户聚类

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Web用户聚类是指用聚类算法产生用户会话的聚类,是电子商务中的一个重要问题.该问题的难度在于有成千上万的会话需要聚类,而且每个会话都可描述为一个高维向量.此外,该问题就聚类的数目而言具有指数的复杂性,是一个NP-难的问题.本文提出一种新的聚类方法,该方法将蚁群算法与K-means算法相结合对用户会话进行优化聚类.实验结果表明,与K-means算法相比,该方法在Web导航推荐的应用中具有更好的性能.

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来源
《情报学报》 |2009年第1期|105-108|共4页
作者
凌海峰; 刘业政; 杨善林;
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作者单位

合肥工业大学管理学院;

合肥;

230009;

合肥工业大学管理学院;

合肥;

230009;

合肥工业大学管理学院;

合肥;

230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类情报学、情报工作;
关键词
Web使用挖掘; 蚁群优化; Web用户聚类; Web导航推荐; 电子商务;

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