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杨怡玲,管旭东,尤晋元.基于页面内容和站点结构的页面聚类挖掘算法.软件学报,2002,13(3):467-469
基于页面内容和站点结构的页面聚类挖掘算法
Mining the Page Clustering Based on the Content of Web Pages and the Site Topology
投稿时间:2000-03-14  修订日期:2000-08-14
DOI:
中文关键词:  Web日志挖掘  日志分析  页面聚类  频繁访问页组
英文关键词:Web log mining  log analysis  page clustering  frequently visited page group
基金项目:上海市科技发展基金资助项目(985115035)
作者单位
杨怡玲 上海交通大学,计算机科学与工程系,分布计算技术中心,上海,200030 
管旭东 上海交通大学,计算机科学与工程系,分布计算技术中心,上海,200030 
尤晋元 上海交通大学,计算机科学与工程系,分布计算技术中心,上海,200030 
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中文摘要:
      提出了结合站点拓扑结构和Web页面内容的页面聚类改进算法,改进算法引入Web页面的内容链接比和页组的组内链接度,并修改了频繁访问页组支持度的计算公式,以此来提高挖掘结果的兴趣性.通过实验数据的比较,改进算法较一般算法的收敛性好,发现的频繁访问页组的兴趣性高.
英文摘要:
      In this paper, an enhanced algorithm is proposed for page clustering, which considers both the content of web pages and the site topology. By introducing the content-link ratio and the group inter-link degree and modifying the computation of the support of frequently visited page group, the algorithm can increase theinterestingness of the mining result. The experimental results show that the algorithm converges more rapidly and could find out more interesting page groups than the normal algorithm.
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