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通過對Web日志的聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶的群體特征，甚至可以預(yù)測用戶將來的訪問模式，進(jìn)而為不同的用戶群提供個(gè)性化服務(wù)。針對現(xiàn)有方法的一般缺陷，包括特征選擇單一無法充分體現(xiàn)用戶興趣偏好和傳統(tǒng)Hierarchical算法在用戶聚類時(shí)存在的收斂效率低、易受用戶訪問多樣性影響的問題，提出了基于多重特征的雙層用戶聚類方法。該方法采用多重特征對用戶相似性進(jìn)行度量，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行雙層聚類。采用基于密度的DBSCAN算法來排除用戶會(huì)話中的離群對象和發(fā)現(xiàn)不規(guī)則簇，然后再采用自底向上的Hierarchical方法對第一層的聚類結(jié)果進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有良好的穩(wěn)定性和聚類效果。
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