计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (4): 204-206.

• 计算机网络与信息安全 • 上一篇    下一篇

一种面向Web日志挖掘的免疫网络聚类算法

吕佳   

  1. 重庆师范大学数学与计算机科学学院,重庆400047
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文得到重庆市教委科学技术研究项目(KJ050802)和重庆师范大学研究项目(05XLY003)资助.

LU Jia (College of Mathematics and Computer Science, Chongqing Normal University, Chongqing 400047)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: Web日志隐含了用户访问网站的行为和特点,对其进行聚类分析可以获取用户的浏览模式,发现用户访问网站的偏好和兴趣,从而优化站点结构,实现个性化的服务。针对Web日志数据特点,本文提出免疫网络聚类算法。该算法将Web服务器看成生物机体,用户访问Web的请求序列看成需要检测的入侵抗原,模拟抗体学习抗原的生物机理,自动生成代表用户访问模式的记忆抗体,实现动态聚类。

关键词: Web日志挖掘 克隆选择 独特型免疫网络 免疫网络聚类算法

Abstract: Web logs implicitly embody the users' actions and traits when they access Web. Therefore, through clustering analysis, user access patterns and user preferences and interests are automatically obtained, which in turn contributes to the optimization of Web

Key words: Web log mining, Clonal selection, Idiotype immune network, Immune network clustering algorithm

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