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对Web页面和用户的聚类算法提出了一种CAFM聚类算法。在该算法中，把模糊多重集的概念引入到模糊聚类算法中，将反映用户浏览行为的页面点击次数、停留时间、用户偏好等因素用模糊多重集来综合刻画用户访问站点的兴趣度，再以此来建立模糊多重相似矩阵直接进行聚类。通过实例说明了算法的具体计算过程和可行性。
基于模糊多重集的Web页面与用户聚类算法研究
【摘 要】
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对Web页面和用户的聚类算法提出了一种CAFM聚类算法。在该算法中，把模糊多重集的概念引入到模糊聚类算法中，将反映用户浏览行为的页面点击次数、停留时间、用户偏好等因素用模
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2008年1期
【基金项目】
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北京市教委科技发展计划基金项目（KM200610028015）.
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