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基于矩阵降维的典型用户文件发现方法

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摘要应用聚类技术能够自动地发现典型用户文件,但是由于会话向量通常是高维的稀疏向量,因此很难在会话向量之间设计有效的相似度度量.本文提出2种基于矩阵降维的典型用户文件发现方法.这些方法应用非负矩阵分解技术降低会话-URL矩阵的维数,并通过球形的k-均值算法对用户会话向量的投影向量聚类,由此得到典型用户文件.实验结果表明,这些算法能够有效地从用户会话中发现典型的用户文件.

DOI 7dmlr12vjn/2132254

作者陆建江;徐宝文;黄刚石;张亚非

机构地区不详

出处《东南大学学报：英文版》 2003年3期

关键词数据挖掘 WEB挖掘非负矩阵分解球形k-均值算法矩阵降维典型用户文件

分类 [文化科学][高等教育学]

出版日期 2003年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）