网络用户访问模式挖掘算法研究

摘要：

针对高校校园网受考生及家长关注度越来越高的现象,为深入分析和理解用户的访问模式及其访问热点的变化规律等知识,设计一种隐马尔科夫模型和分层聚类策略相结合的混合聚类算法.基于隐马尔科夫模型将时序数据转换到似然空间,其中似然度的大小通过对称性KL (Kullback-Leibler)距离来标识.构建对称性KL转移矩阵,并借助于分层聚类方法实现对用户访问模式进行聚类.通过将该方法应用于考生及家长对我校官网访问的网络日志数据挖掘进而得到用户访问的三种模式,表明该方法的可行性和有效性.

关键词：日志数据、数据挖掘、隐马尔科夫模型、聚类

所属期刊栏目：52

分类号：TP393.092(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：61-64,70