%0 Journal Article
%T 基于web-logmining的web文档聚类
%A 苏中？
%A 马少平？
%A 杨强？
%A 张宏江？
%J 软件学报
%P 99-104
%D 2002
%X 速度和效果是聚类算法面临的两大问题.dbscan(densitybasedspatialclusteringofapplicationswithnoise)是典型的基于密度的一种聚类方法,对于大型数据库的聚类实验显示了它在速度上的优越性.提出了一种基于密度的递归聚类算法(recursivedensitybasedclusteringalgorithm,简称rdbc),此算法可以智能地、动态地修改其密度参数.rdbc是基于dbscan的一种改进算法,其运算复杂度和dbscan相同.通过在web文档上的聚类实验,结果表明,rdbc不但保留了dbscan高速度的优点,而且聚类效果大大优于dbscan.
%K 数据库
%K 聚类
%K web
%K mining
%K 数据挖掘
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20020114&flag=1