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文檔簡介
1、在網絡普及化的今日，人們在使用網絡時留下了大量有價值的信息可供分析。面對著日益龐大的信息庫。如何從中找出有用而不易被發(fā)現(xiàn)的知識，已成為一個重要的研究課題。利用Web日志挖掘技術對用戶訪問日志進行挖掘，可以解決上述問題。
本文根據(jù)圖書館用戶訪問行為的特點，采用聚類方法對高校圖書館訪問日志進行數(shù)據(jù)挖掘。針對K-均值聚類算法中初始聚類中心選取的隨機性導致聚類正確性與效率下降的問題，結合網格等方法，提出了一種改進的K-均值聚類算法
2、，簡稱IKM算法，此算法在聚類正確性、效率與穩(wěn)健性方面都有較大的改進。在日志挖掘階段，設計并實現(xiàn)一個可視化日志挖掘輔助工具。針對日志挖掘的研究，此工具可直接用來生成數(shù)據(jù)輸入向量表，以及對聚類挖掘后的結果進行統(tǒng)計。
最后利用改進后的K-均值聚類算法，構建I—Weka挖掘工具。通過Java開發(fā)平臺，對I—Weka工具進行實現(xiàn)，將IKM聚類算法封裝到Weka工具中。使用改進的I-Weka工具，對預處理后的高校圖書館日志數(shù)據(jù)進行聚
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