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1. 基于关联函数的数据流聚类算法

潘丽娜王治和党辉

计算机应用 2013, 33 (01): 202-206. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00202

摘要（1120）

PDF （776KB）（576）

传统数据流聚类算法大多基于距离或密度，聚类质量和处理效率都不高。针对以上问题，提出了一种基于关联函数的数据流聚类算法。首先，将数据点以物元的形式模型化，建立解决问题所需要的关联函数；其次，计算关联函数的值，以此值的大小来判断数据点属于某簇的程度；然后，将所提方法运用到数据流聚类的在线-离线框架中；最后，采用真实数据集KDD-CUP99和随机生成的人工数据集进行算法的测试。实验结果表明，所提方法的聚类纯度在92%以上，每秒能处理约6300条记录，与传统算法相比，处理效率有了较大的提高，在维度和簇数目方面的可扩展性较强，适用于处理大规模的动态数据集。

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2. 基于混合概率潜在语义分析模型的Web聚类

王治和王凌云党辉潘丽娜

计算机应用 2012, 32 (11): 3018-3022.

摘要（986）

PDF （743KB）（488）

在电子商务应用中，为了更好地了解用户的内在特征，制定有效的营销策略，提出一种基于混合概率潜在语义分析（HPLSA）模型的Web聚类算法。利用概率潜在语义分析（PLSA）技术分别对用户浏览数据、页面内容信息及内容增强型用户事务数据建立PLSA模型，通过对数—似然函数对三个PLSA模型进行合并得到用户聚类的HPLSA模型和页面聚类的HPLSA模型。聚类分析中以潜在主题与用户、页面以及站点之间的条件概率作为相似度计算依据，聚类算法采用基于距离的kmedoids 算法。设计并构建了HPLSA模型，在该模型上对Web聚类算法进行验证，表明该算法是可行的。

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