Web用户聚类是指用聚类算法产生用户会话的聚类,是电子商务中的一个重要问题.该问题的难度在于有成千上万的会话需要聚类,而且每个会话都可描述为一个高维向量.此外,该问题就聚类的数目而言具有指数的复杂性,是一个NP-难的问题.本文提出一种新的聚类方法,该方法将蚁群算法与K-means算法相结合对用户会话进行优化聚类.实验结果表明,与K-means算法相比,该方法在Web导航推荐的应用中具有更好的性能.
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