一種基于粒度原理的多指標綜合Web用戶聚類算法

摘要：為了解決傳統聚類算法難以獲得較好的web用戶聚類結果、使用的指標無法全面反映用戶行為特征的問題，提出一種基于粒度原理的web用戶聚類算法。首先對離散化數據給出稀疏相似度和初始等價關系的定義，進行初次聚類；然后設計可變精度的二次聚類模型對初始聚類結果進行修正；最后結合應用領域定義一種新的聚類質量評價模型。算法中面向web用戶引入多指標體系，各種指標既可獨立考核，也可靈活組合，并同時兼顧決策者對指標的偏好。實驗證明，該算法適用于web用戶的高維稀疏數據，不依賴樣本的順序，具有更廣應用性，可提供多粒度分析結果，得到的聚類結果能真實反映數據的特征。