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一种改进的SOM神经网络对Web用户的聚类
引用本文:肖强,钱晓东,武振锋.一种改进的SOM神经网络对Web用户的聚类[J].情报科学,2012(6):820-824.
作者姓名:肖强  钱晓东  武振锋
作者单位:兰州交通大学经济管理学院;兰州交通大学机电工程学院
基金项目:国家社科基金项目(08XTQ010)
摘    要:将Web网站用户浏览日志进行访问用户的有效性提取,并利用相异度原理对提取的Web访问用户进行聚类中心和聚类数的确定,并以此做为SOM神经网络权值的调节值和SOM神经网络输出的节点数,从而优化SOM神经网络的学习能力,提高SOM神经网络的聚类效果。

关 键 词:SOM  电子商务  聚类  相异度

Improved SOM Neural Network to Clustering Web Users
XIAO Qiang,QIAN Xiao-dong,WU Zhen-feng.Improved SOM Neural Network to Clustering Web Users[J].Information Science,2012(6):820-824.
Authors:XIAO Qiang  QIAN Xiao-dong  WU Zhen-feng
Institution:1.School of Economics and Management,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China 2.School of Mechatronic Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China)
Abstract:E-commerce Web site to access the effectiveness of the user’s browsing logs were extracted using the dissimilarity principle,to determine access to the user’s cluster centers and the number of clusters.According to the number of cluster centers and cluster to determine the weights of SOM neural network regulation of SOM neural network output value and the number of nodes,optimizing SOM neural network learning ability and SOM neural network clustering effect.
Keywords:SOM  e-commerce  clustering  dissimilarity
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