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Web日志中模糊泛化关联规则的提取
引用本文:吴瑞.Web日志中模糊泛化关联规则的提取[J].情报学报,2011,30(2).
作者姓名:吴瑞
作者单位:山西师范大学数学与计算机学院,临汾,041004
基金项目:国家自然科学基金(编号:70802043)资助; 山西省自然科学基金(编号:2008011029-2)资助
摘    要:大多数传统的数据挖掘算法,通常是在二进制值的事务数据库中在单一层次上发现属性之间的关联关系即关联规则,但是大多数的数据库包含有大量量化的值。通常人们采用分区的方法处理量化值,然而这种处理方法带来分区过硬的问题。本文使用模糊的方法从Web日志中发现模糊泛化的Web网页之间的关联规则,它们能够体现出带模糊浏览时间的网页之间的关联关系。通过实例分析表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效的模糊泛化关联规则的提取。

关 键 词:模糊数据挖掘  泛化关联规则  模糊变量  用户访问模式  

Extraction of Generalized Fuzzy Association Rules in Web Logs
Wu Rui.Extraction of Generalized Fuzzy Association Rules in Web Logs[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2011,30(2).
Authors:Wu Rui
Institution:Wu Rui (Institute of Mathematics and Computer,Shanxi Normal University,Linfen 041004)
Abstract:Most of the traditional data mining algorithms typically discover the association between attributes,which is also called association rules,on a single level from binary value transaction databases.However,most of the database contains a large number of quantitative values.People usually adopt a partition approach to deal with quantitative values, which alleviates the sharp boundary issue.This article uses the fuzzy method to discover generalized fuzzy association rules among the Web pages from Web logs.The...
Keywords:fuzzy Web mining  generalized association rules  fuzzy variable  user access pattern  
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