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【24h】

Improved FCM Algorithm for Clustering on Web Usage Mining

机译:改进的FCM算法在Web使用挖掘上群集

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摘要

In this paper we present clustering method is very sensitive to the initial center vaules,requirements on the data set too high, and cannot handle noisy data the proposal method is using information entropy to initialize the cluster centers and introduce weighting parameters to adjust the location of cluster centers and noise problems. The navigation datasets which are sequential in nature. Clustering web data is finding the groups which share common interests and behavior by analyzing the data collected in the web servers, this improves clustering on web data efficiently using improved fuzzy c-means(FCM)clustering. Web usage mining is the application of data mining techniques to web log data repositories. It is used in finding the user access patterns from web access log. Web data Clusters are formed using on MSNBC web navigation dataset
机译:在本文中,我们呈现群集方法对初始中心Vaules非常敏感,对数据集的要求太高,无法处理噪声数据的提议方法是使用信息熵初始化群集中心并引入加权参数来调整位置 集群中心和噪音问题。 在自然中顺序的导航数据集。 聚类Web数据通过分析Web服务器中收集的数据来查找共享共同兴趣和行为的组,从而有效地使用改进的模糊C-Meance(FCM)聚类来改善Web数据上的聚类。 Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于Web日志数据存储库。 它用于查找来自Web Access日志的用户访问模式。 在MSNBC Web导航数据集上形成Web数据群集

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