基于模糊聚类的分布式Web日志挖掘方法.pdf

【基于模糊聚类的分布式Web日志挖掘方法】 在当今互联网时代，Web信息系统已经成为规模最大的系统，产生了大量的日志数据。这些日志记录了用户的访问行为、网站的运行状态等重要信息。分布式Web日志挖掘旨在从这些分散的日志数据中提取有价值的信息，如用户行为模式、网站运营状况，从而支持个性化推荐、营销策略制定等业务需求。 传统的分布式Web日志挖掘方法，如模糊C均值信息聚类和PSO进化方法，在自适应性和时间效率方面存在不足。为了解决这些问题，本文提出了一种基于模糊聚类的分布式Web日志挖掘方法。这种方法首先构建分布式Web日志的关联规则分布集，通过对用户访问信息和偏好信息进行模糊特征检测，分析用户的语义特征。 关联规则分布集的构造是通过公式（1）来实现的，它反映了用户访问信息zi与用户偏好信息dKi的结合，用于量化不同用户类别评分集S中的用户相似度K。接着，通过自适应加权方法构建分布式Web日志检测模型，增强用户类型评价的能力。 在特征聚类阶段，采用了模糊信息聚类分析方法（如公式（2）所示），该方法可以处理不确定性和不精确的数据，有效地提取分布式Web日志的多重关联特征量。这一步骤有助于揭示日志中的语义关联特征，并通过用户属性表分析，进行统计分析，得到用户相似度特征量。 为了进一步优化挖掘过程，文章还提出了模糊关联规则调度方法，以实现挖掘过程的负载均衡。这种调度策略通过计算邻接点的适应度函数，合并相似度高的关联规则，同时依据模糊信息聚类结果，实现对挖掘过程的优化，提高挖掘精度。 实验结果证明，基于模糊聚类的分布式Web日志挖掘方法在提高挖掘准确性、推荐和信息检索能力方面表现出色。这种方法尤其适用于处理大规模、分布式的Web日志数据，能够有效应对互联网数据的爆炸式增长。 该研究为分布式Web日志挖掘提供了一个新的视角，利用模糊聚类技术提升了挖掘的效率和准确性，对于理解用户行为、优化网站服务具有重要的实际意义。对于分布式系统的开发者和研究人员来说，这是一个有价值的参考，有助于他们在面对复杂日志数据时设计出更高效的数据挖掘解决方案。