计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
30期
12-14
,共3页
人工鱼群%用户聚类%日志挖掘
人工魚群%用戶聚類%日誌挖掘
인공어군%용호취류%일지알굴
传统的可伸缩性聚类算法可扩展性不强、处理孤立点的能力较弱.人工鱼群算法是一种基于动物行为的寻求全局最优算法,将人工鱼群算法应用于Web用户聚类,模仿鱼群的觅食、聚群、追尾和随机行为来构造人工鱼,通过鱼群每个个体的局部最优,来找到全局最优值,从而对Web访问用户进行合理聚类,实际运行结果验证了算法的有效性.
傳統的可伸縮性聚類算法可擴展性不彊、處理孤立點的能力較弱.人工魚群算法是一種基于動物行為的尋求全跼最優算法,將人工魚群算法應用于Web用戶聚類,模倣魚群的覓食、聚群、追尾和隨機行為來構造人工魚,通過魚群每箇箇體的跼部最優,來找到全跼最優值,從而對Web訪問用戶進行閤理聚類,實際運行結果驗證瞭算法的有效性.
전통적가신축성취류산법가확전성불강、처리고립점적능력교약.인공어군산법시일충기우동물행위적심구전국최우산법,장인공어군산법응용우Web용호취류,모방어군적멱식、취군、추미화수궤행위래구조인공어,통과어군매개개체적국부최우,래조도전국최우치,종이대Web방문용호진행합리취류,실제운행결과험증료산법적유효성.
