基于K-means算法的Web訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法_K-means算法

　　[摘要]針對(duì)傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中事務(wù)掃描的重復(fù)性以及最小支持度設(shè)定的不確定性，導(dǎo)致關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行效率低下的問(wèn)題，提出一種基于K-means的web訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，該算法利用K-means算法聚類(lèi)的效果，將web訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)數(shù)據(jù)集聚類(lèi)為不同的小數(shù)據(jù)集，采用不同的最小支持度，分別對(duì)web訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)聚類(lèi)小數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法可有效提高傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的效率，同時(shí)也可有效避免傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)算法中掃描中的重復(fù)性。
　　[關(guān)鍵詞]K-means算法關(guān)聯(lián)規(guī)則web用戶(hù) 數(shù)據(jù)挖掘最小支持度
　　[分類(lèi)號(hào)]TP301.6

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