基于聚类分析的Web服务分类及抽象方法研究_崔立真
聚类分析详解ppt课件
以上我们对例6.3.1采用了多种系统聚类法进行聚类，其结果 都是相同的，原因是该例只有很少几个样品，此时聚类的过 程不易有什么变化。一般来说，只要聚类的样品数目不是太 少，各种聚类方法所产生的聚类结果一般是不同的，甚至会 有大的差异。从下面例子中可以看到这一点。
动态聚类法（快速聚类）
(4) 对D1 重复上述对D0 的两步得 D2，如此下去 直至所有元素合并成一类为止。
如果某一步Dm中最小的元素不止一个，则称此现 象为结(tie)，对应这些最小元素的类可以任选一对 合并或同时合并。
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二、最长距离法
类与类之间的距离定义为两类最远样品间的距离， 即
DKL
max
iGK , jGL
聚类分析应注意的问题
（1）所选择的变量应符合聚类的要求
如果希望依照学校的科研情况对高校进行分类，那么可以 选择参加科研的人数、年投入经费、立项课题数、支出经 费、科研成果数、获奖数等变量，而不应选择诸如在校学 生人数、校园面积、年用水量等变量。因为它们不符合聚 类的要求，分类的结果也就无法真实地反映科研分类的情 况。
主要内容
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
聚类分析的种类
（1）系统聚类法（也叫分层聚类或层次聚类） （2）动态聚类法（也叫快速聚类） （3）模糊聚类法 （4）图论聚类法
系统聚类法
对比
常用的系统聚类方法
一、最短距离法 二、最长距离法 三、中间距离法 四、类平均法 五、重心法 六、离差平方和法(Ward方法)
对比
k均值法的基本步骤
(1)选择k个样品作为初始凝聚点，或者将所有样品分成k 个初始类，然后将这k个类的重心(均值)作为初始凝聚点。
聚类分析法ppt课件全
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（3）分类函数
按照修改原则不同，动态聚类方法有按批修改法、逐个修改法、混合法等。 这里主要介绍逐步聚类法中按批修改法。按批修改法分类的原则是，每一步修 改都将使对应的分类函数缩小，趋于合理，并且分类函数最终趋于定值，即计 算过程是收敛的。
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（2）初始分类 有了凝聚点以后接下来就要进行初始分类，同样获得初始分类也有不同的
方法。需要说明的是，初始分类不一定非通过凝聚点确定不可，也可以依据其 他原则分类。
以下是其他几种初始分类方法： ①人为分类，凭经验进行初始分类。 ②选择一批凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。 ③选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入与其距离
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1.2 聚类分析的种类
（2）系统聚类分析的一般步骤 ①对数据进行变换处理； ②计算各样品之间的距离，并将距离最近的两个样品合并成一类； ③选择并计算类与类之间的距离，并将距离最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的两类合并，如果累的个
数大于1，则继续并类，直至所有样品归为一类为止； ④最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准，得出不同的分类结果。
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1.2 聚类分析的种类
（7）可变法
1 2 D kr
2 （8）离差平方和法
(D k 2 pD k 2 q)D p 2q
D k 2 rn n ir n n p i D i2 pn n ir n n q iD i2 qn rn in iD p 2 q
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一种基于能力的模糊Web服务聚类及预检索算法
知识或服务 间相似度的比较 ， 该算 法可将服务能 力及功能相似 的服务聚类在一起 。在此基础之上 ， 提 出了一种服务 预
检 索算 法。理论分析及仿真结 果表 明， 聚类算法可有效地反映领域 内服务基 于功 能的聚类特征 ， 顸检 索算法可有效地
滤 除无 关服 务 ， 提 高 服 务 检 索效 率 。 关键词 ｗｅ ｂ 服 务， 本体 ， 聚类 ， 检 索， 能 力
摘
要
实现对 Ｗｅ ｂ 服 务的 自动聚类 ， 是提 高 Ｗｅ ｂ 服 务发现 速度 的有效 方式之一 。针 对常 用聚类算 法在 实现服 务
聚类 时需要 获取 网内所有服务或通过服务训 练集来发掘领域 内服务 特征 ， 不适 用于动 态服务环境的 问题 ， 提 出了服 务 能力的概念 ， 并给 出了服 务能力描 述及计算的方法 。借助本体技术 ， 提 出 了一种基 于服务 能力的聚类算法。无需先验
第４ ０ 卷 第 ５ 期 ２ ０ １ ３年 ５月
一
计
算
机
科
学
Ｖｏ １ ． ４ ０ Ｎｏ ． ５
Ｍａ ｖ ２０ １ ３
Ｃｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ Ｓｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ
种 基 于 能 力 的模 糊 Ｗ ｅ ｂ服 务 聚 类及 预 检 索算 法
赵 文栋 张 进 彭来 献 田 畅 （ 解 放军理 工 大学通 信 工程 学院 南京 ２ １ Ｏ Ｏ Ｏ ７ ）
ｎ ｅ ｅ ｄ ｅ ｄ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｏ ｒ ａ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｔ ｔ ｏ ｍｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ． Ｔｈ ｉ ｓ ｄ ｏ ｅ ｓ ｎ ｏ ｔ ｓ ｕ ｉ ｔ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｄ ｉ ｓ —
基于用户情境聚类的Web服务发现方法研究
倒排索 引技 术融入 Ｗｅ ｂ服务发现算法 ，利 用 Ｂ Ｒ Ｈ 聚类思想进 行用户情境聚类，有效地 缩小了 Ｗｅ 服 务的查找范 围，而 ＩＣ ｂ
倒 排 索 引技 术 则 能 够 快速 定位 服 务 ，进 一 步 优 化 了 Ｗ ｅ 务 发 现 的 时 间 。结 合 实例 和 实 验 ，并 与 其 他 Ｗ ｅ 服 务 发 现 方 法 ｂ服 ｂ 进 行 比 较 ，结果 表 明 了该 方 法 的服 务 发 现 结 果 和 时 间 效 率 均 优 于 其他 方 法 。
关键词 ：Ｗｅ 服 务 ；Ｗｅ 服 务发现 ；用户情境 ；用户情境聚类 ；倒排 索引 ｂ ｂ
中 图 法 分 类 号 ： Ｐ １ 文 献 标 识 号 ： 文 章 编 号 ： ０ ０７ ２ （０ ２ ４１ ４—５ Ｔ ３１ Ａ １ ０ —０ ４ ２ １ ）０ —４ ２０
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｐ ｒ ａ ｈ ｏ ｂ ｓ ｒ ｉ ｅ ｉｃ ｖ ｒ ａ ｅ ｎ ｃｕ ｔ ｒｎ ｆ ｔ ｄ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｆｗｅ ｅ ｖ ｃ ｓｄ ｓ ｏ ｅ ｙ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｏ
２ １ 年 ４月 ０ ２ 第３卷 第 ４ ３ 期
计算机 工程与设计
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥＲ ＥＮＧＩ பைடு நூலகம்ＥＥ ＮＧ ＲＩ ＡＮＤ Ｓ ＧＮ ＤＥ Ｉ
Ａ 【 ．２ ２ ］ ０１ ｒ Ｖｏ． Ｎｏ ４ １ ３３ ．
基于 用户情境聚类 的 Ｗｅ ｂ服务发现方法研究
杨 岳 明 ，陈立 潮 ，谢 斌 红 ，潘理 虎
ｔｉｖ ｌ ａ ｇ ｆｗｅ ｅ ｖｃ ｓ ｎ ｖ ｒｅ ｄ ｘ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅｃ ｕ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｉ ｅｏ ｂ ｓ ｒ ｉｅ ｉｃ ｖ ｒ ｒ ｈ ｒｂ ｉｄ ｎ ｂ ｒｅ ａ ｒ ｎ ｅｏ ｂ ｓ ｒ ｉｅ ，ａ ｄ ｉ ｅ ｔ ｄ ｉ ｅ ｅ ｈ ｉ ｕ ｏ ｌ ｎ ｎ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅｔ ｆ ｍ ｗｅ ｅ ｖｃ ｓｄ ｓ ｏ ｅ ｙ ｆ ｔ ｅ ｙ ｆ ｉ ｇ ｔ ｅ ｕ ｎ
基于Word2Vec_和LDA_主题模型的Web_服务聚类方法
第49卷第12期中南大学学报(自然科学版) V ol.49No.12 2018年12月Journal of Central South University (Science and Technology)Dec. 2018 DOI: 10.11817/j.issn.1672−7207.2018.12.011基于Word2Vec和LDA主题模型的Web服务聚类方法肖巧翔1，曹步清1, 2，张祥平1，刘建勋1，李晏新闻3(1. 湖南科技大学计算机科学与工程学院，湖南湘潭，411201；2. 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京，100876；3. 泉州师范学院航海学院，福建泉州，362699)摘要：为高效地发现满足用户需求的Web服务，针对Web服务的描述文本较短、缺乏足够有效信息的问题，提出一种基于Word2Vec和LDA主题模型的Web服务聚类方法。
该方法首先将Wikipedia语料库作为扩充源，使用word2vec对Web服务描述文档内容进行扩充，再将扩充后的描述文档利用主题模型进行特征建模，将短文本主题建模转化为长文本主题建模，更准确地实现服务内容主题表达，最后根据文档的主题分布矩阵寻找相似的服务并完成聚类，使用从ProgrammableWeb收集的真实数据进行实验。
研究结果表明：本文方法与TFIDF-K，LDA，WT-LDA和LDA-K方法相比，F分别提高419.74%，20.11%，15.60%和27.80%，利用扩充后的Web服务的描述文档进行聚类的方法能够有效提高Web服务聚类的效果。
关键词：Web服务；Word2Vec；LDA主题模型；K-means算法；Web服务聚类中图分类号：TP301 文献标志码：A 文章编号：1672−7207(2018)12−2979−07Web services clustering based on Word2Vec and LDA topic model XIAO Qiaoxiang1, CAO Buqing1, 2, ZHANG Xiangping1, LIU Jianxun1, LI Yanxinwen3(1. Hunan University of Science & Technology, Xiangtan 411201, China;2. State Key Laboratory of Networking and Switching Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;3. College of Navigation, Quanzhou Normal University, Quanzhou 362699, China)Abstract: Considering that the description text of Web service is short and lack of enough effective information, a Web service clustering method was proposed based on Word2Vec and LDA topic model in order to find the Web service that meets user’s needs efficiently. Firstly, Wikipedia corpus was used as an extension source, and Word2Vec was used to extend the content of Web service description document, and then the expanded description document was modeled using the topic model. The short text topic modeling was transformed into a long text topic modeling, which achieved the topic of service content expression more accurately. Finally the similar service was found based on the topic distribution matrix of the document and the clustering was completed. Real data from ProgrammableWeb was used to carry out experiments.The results show that F obtained by the method increases by 419.74%, 20.11%, 15.60%, 27.80%, respectively, compared with those using TFIDF-K, LDA, WT-LDA and LDA-K. The use of extended Web service description documents clustering method can effectively improve the effectiveness of Web service clustering.Key words: Web services; Word2Vec; LDA topic model; K-means algorithm; Web service clustering收稿日期：2018−01−12；修回日期：2018−03−21基金项目(Foundation item)：国家自然科学基金资助项目(61873316, 61872139)；湖南省自然科学基金资助项目(2017JJ2098)；网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学)开放课题 (SKLNST-2016-2-26)(Projects(61873316, 61872139) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project(2017JJ2098) supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province; Project(SKLNST-2016-2-26) supported by the Open Foundation of State Key Laboratory of Networking and Switching Technology (Beijing University of Posts and Telecommunications)通信作者：曹步清，博士，副教授，从事服务计算与云计算等方面的研究；E-mail：*******************中南大学学报(自然科学版) 第49卷2980近年来，随着互联网技术的快速发展，Web服务技术作为服务计算(SOC)和面向服务架构(SOA)的主要实现技术已经得到广泛应用[1]。
聚类分析在Web数据挖掘中的应用研究
随着计算机技术 、 数据库技术 、 网络技术 的飞速发展 ， 各种信息知 识可 以在 网络上获得 网络在给人们带来便 利的同时也带来 了不 少弊 端． 造成 了知识 的“ 污染 ” ． 面临信息的海洋 ， 呼唤一种从数据海洋 中去 粗 取精 、 去伪存真 的技术来准确 、 快速地 获取有用 的 、 隐含的信息 ， 在 这种形势下 ． Ｗｅ ｂ 数据挖掘技术应运而生 。 近年来 ．时空数据挖 掘已受 到国际学术界和工业界 的广泛关 注 ， 时空信息的认知和数据模型的研究进 展是时空数据挖掘研究 的基 础 ， 时空数据挖掘 的理论研 究主要受到 空间数据挖掘 和时态数据挖 掘研 ３ 应用聚类算 法在 Ｗｅ ｂ数据挖掘中 究的影响 ． 并以经典的数据挖掘理论 为基础 ． 挖 掘时空知识或规则 。 ｗｅ ｂ 挖掘起源于数 据挖 掘． 数 据挖掘是从大量的繁杂的数据中提 取 出用户感兴趣 的知识， 而这些知识 的隐含的 、 实现未知的 、 潜 在的有 １ 聚 类 分 析 技 术 相关 概 述 用信息 如某个 网站可 以从用户浏览的大多数网页中统计 出用户喜爱 １ ． １ 基 本 概 念 的 网页 信息 ： 教师从某 一门课程 的课堂 到课率和课程成 绩 中， 分 析学 聚类分析又称“ 群分析” ． 它 是研 究 分类 问题 的一 种 统 计 分 析 方 法 ， 生对这 门课程的喜爱程度 ． 以便及 时更新 授课 手法 、 更 新课程 内容或 它起源于分类学 它伴 随着 人类社会的产生和发展而不 断深化 ， 人类 更换教材等等 聚类与分类不 同， 在分类模型 中’ 存在样本数据， 这些数 要认 识世界就必须区分不同的事物并认识事 物间的相似性 数据挖掘 据的类标号是 已知 的。 分类 的 目的是从训 练样本集中提取出分类的规 的重要任 务之一就是 发现大量数据 中的积 聚现 象．并加 以定量化 描 则用 于对其它类标 号未知 的对象进行类标识 在聚类中， 预先不知道 述。 目标数据 的有关类 的信息。 需要 以某 种度 量为标 准将所有的数据对象 １ ． ２ 聚类分析算法的发展 划分到各个簇 中。 聚类分析的应用相当广泛 。 在商务上， 聚类能帮助市 在古老的分类学 中． 人们主要依 靠经验 和专业 知识来实 现分类彳 艮 场分析人员从消 费者信 息库 中发现不同的消费群体。 并且用购买模式 少利用数学工具进行定量 的分 类 随着人类科学技术 的发展 ， 对分类 来刻画不 同的消费群体 的特征 在 生物学 上。 聚类可以被用来辅助研 的要求越来越高． 以致有时仅凭经验和专业 知识难 以确切地进行 分类， 究动植物 的分类． 可以用来分 析具有相似功能的基因， 还可以用来发现 于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类 学中． 形成 了数值 分类 学， 之 人群中的一些潜在的结 构 ：还可以用来分类 ｗＷｗ 不同类型的文档， 后又将多元分析的技术引人到数值分类学形 成了聚类分析 。 聚类分析 或分析 Ｗｅ ｂ日志以发现特殊 的访问模式等 内容非 常丰富。 有 系统聚类法 、 有序样品聚类法 、 动态 聚类 法 、 模 糊聚 各种聚类 算法相继提出． 每种新算法各种聚类算法相继提 出． 每种 类法 、 图论聚类法 、 聚类预报法等。 聚类就是按照某个特定标准把一个 新算法都声称至少 比前一种算 法优 越 这使得各种算法之间的 比较越 数据集分割成不 同的类 或簇 ． 使得同一个簇 内的数据对象 的相 似性尽 来越 困难 。目 前， 有众 多的聚类算法， 而对于具体应用， 聚类算法 的选择 可能大， 同时不在 同一 个簇 中的数据对象的差异性也尽 可能地 大 即 取决于数据的类型 、 聚类 的 目的。如果聚类分析被用作 描述或探查的 聚类后同一类 的数据尽 可能聚集到一起。 不 同数据尽量分离 。聚类是 工具， 可 以对 同样 的数据尝试多种算法 。 以发现数据可能揭示 的结 果 项重要 的数据分析技 术，它已经广泛应用于数据挖 掘的各个领域。 没有任何一种聚类技术 ｆ 聚类算法） 可以普遍适用 于揭示各种多维数据 作为统计学的一个分支。 聚类 分析已经被广泛地研究 了若干 年 现在数 集所呈现 出来的多种 多样的结 构 按照数据在聚类 中的积聚规则以及 据聚类分析已经成为一个非常活跃的研究课题 应用这些规则的方法．聚类分析 的算法大致可 以分为五大类：划分法 （ Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ） 、 层次 法（ Ｈｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ） 、 基于密 度的方 法 ２ Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘
一种基于标签的层次Web服务聚类方法
时在相关的服务类别中选择合适的服务， 这样缩小了 服务查找的范围， 加快了查找速度， 提高了查找的正 确率。现在已经有很多服务聚类方法。文献[3]提出了 一种基于网络图的服务聚类算法 SNTClus。文献[4] 提出一种根据服务描述的词语相似度聚类服务的办 法 CAS。文献[5]提出一种使用加权的模糊 c-means (FCM)方法 WFCM 聚类服务的方法。 这些聚类方法都从服务的特点出发， 应用基本的 数据聚类的方法， 并做了一定改进， 提高了聚类效果， 但仍然存在以下问题。 ⑴ 多数服务聚类的方法只能支持某一种服务文档。
收稿日期： 2017-9-8 *基金项目： 华中师范大学 2016 年校级教学研究项目 “基于 CDIO 风格的面向对象软件工程实践教学模式研究” （201639） ；教育部人文社会科学 研究规划基金项目 “基于学习分析的个体学习者模型构建及服务研究” （15YJA880095） 作者简介： 李蓉 （1978-） ， 女， 湖北武汉人， 讲师， 主要研究方向： 软件工程， 服务计算研究。 通讯作者： 叶俊民 （1965-） ， 男， 湖北武汉人， 教授， 主要研究方向： 软件工程， 软件测试研究。
关键词：FCM 算法；Web 服务；服务聚类；服务相似度
中图分类号： TP3-0 文献标志码： A 文章编号： 1006-8228(2017)11-30-05
A tag based hierarchical Web service clustering method
Li Rong, Ye Junmin, Yang Yan
㊃ 30 ㊃
Computer Era No. 11 2017
DOI:10.16644/33-1094/tp.2017.11.009
一种基于标签的层次 Web 服务机学院，湖北 武汉 430079)
基于分层聚类的Web服务发现的模型
基于分层聚类的Web服务发现的模型摘要:传统的Web服务只提供了按照简单分类和关键字查询的服务发现方法,造成查准率和查全率低,随后出现带有语义的Web服务,它只关注服务功能性的匹配,缺乏用户参与的服务发现方法,难以保证服务发现的查全性。
本文分析了现有的相关的一些研究,在Web服务模型的基础上,提出添加标签的思想,对基本描述、语义等方面进行分层聚类挖掘,并对服务表示进行深入研究,引入空服务概念,用相似函数来度量Web服务相似程度,为Web服务发现提供了一种有效的方法。
关键词:Web服务语义发现标签分层聚类1 引言互联网正在由“以数据为中心”向“以服务为中心”转变。
随着服务数量的不断增加,一方面,越来越多孤立的服务被部署到互联网上,另一方面,客户很难找到适合自己的可靠地服务。
如果不能发现服务,那么服务将毫无用处。
如何快速、准确找到满足用户的Web服务成为实现面向服务计算的关键问题。
现有的Web服务发现方法主要基于语法和语义的服务发现机制的研究,基于语法的服务发现主要是从语法层上对服务的描述信息进行相似度的计算,例如UDDI框架。
基于语义的服务发现借鉴了语义Web的一些技术,通过利用领域本体中的概念和属性来对服务属性进行描述或者利用逻辑推理机来进行语义层次上的匹配等[7]。
本研究采用标签对Web服务进行分类,标签分类法无层级关系限制,并且能够反映用户的切实需求,开放式的分类法,使用方便,用户参与度大大提高;采用分层聚类法,考虑了服务的多方面因素,使得服务匹配时考虑的因素更多元,服务发现的结果更能满足用户实际想要得到的结果。
2 基本概念2.1 标签描述的服务描述模型标签,是一种扁平结构的分类方法,是所有用户都可以参与的信息描述方式[16]。
为了尽可能保持标签的质量,应该遵守基本的规则,添加的标签应该保持单一,也不会引起概念混淆。
引入空服务的概念,空服务中只包含服务的标签,如图1,Ws1.1,Ws1.2,Ws1.3,Ws2.1是含有标签的空服务,通过聚类算法将标签分类,然后利用空服务表示聚类簇。
基于方法聚类的Web服务检索技术
Ｄｐ ｒ ｅｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｅａｄＥ ｇｎｅｉ ，Ｆ ｄ ｎＵ ｗ ｍｑ ｈ ｎ ｈｉ ０４ ３ ｈｎ ） ｅａｔ ｎ ｏ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｅ ｎ ｎ ｉｅｒ ｇ ｕａ ｎ ｅ ｉ，Ｓ ａｇ ０ ３ ，Ｃ ｉａ ｍ ｆ ｒ ｎ ｃ ｃ ｎ ａ ２
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基于聚类分析的论文
基于聚类分析的论文标题：基于聚类分析的文本分类研究综述摘要：本文通过对基于聚类分析的文本分类方法进行综述，探讨了其在实际应用中的优势和不足。
首先介绍了文本分类的概念和意义，然后对常用的聚类算法进行了介绍，并对其在文本分类中的应用进行了详细说明。
接着讨论了聚类算法在文本分类中的优势，包括无监督学习、可拓展性等；同时也提出了聚类算法的不足之处，如聚类结果的难以解释、对数据分布假设的依赖性等。
最后，本文对未来基于聚类分析的文本分类方法的发展前景进行了展望。
关键词：聚类分析，文本分类，聚类算法，无监督学习，可拓展性1.引言文本分类是信息检索和自然语言处理等领域的重要研究方向，其应用场景广泛，包括情感分析、文本聚类等。
随着大数据时代的到来，海量的文本数据给文本分类带来了更多的挑战和机遇。
为了提高文本分类的效果，研究人员提出了多种方法，其中基于聚类分析的方法成为研究热点。
本文将综述基于聚类分析的文本分类方法，并探讨其优势和不足。
2.基于聚类分析的文本分类方法2.1聚类算法概述常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。
K-means算法是一种迭代优化算法，可以将数据集划分为K个簇；层次聚类是基于树形结构的聚类方法，可以根据相似性度量将数据集划分为不同层次的簇；DBSCAN算法是一种基于密度的聚类方法，可以识别出任意形状的簇。
2.2基于聚类分析的文本分类方法3.基于聚类分析的文本分类方法的优势3.1无监督学习3.2可拓展性聚类算法可以很好地处理大规模数据集，在处理大量文本数据时具有较好的可扩展性。
通过分布式计算和并行处理等技术，可以提高文本分类的效率。
4.基于聚类分析的文本分类方法的不足4.1聚类结果难以解释聚类算法得到的结果通常是一组簇，难以直接解释每个簇对应的具体类别。
对于使用聚类算法进行文本分类的应用场景来说，解释聚类结果是一个重要的问题。
4.2对数据分布假设的依赖性聚类算法对数据分布的假设对聚类结果有很大的影响。
中国网络经济发展历程——基于有序样本聚类分析方法
一
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３ 。 ５ 。Ｉ ０ 。 ６ Ｄ ５ ｏ ３ ｏ ５ ０ｂ ４ ０ｏＩ３ ０ ｉ ８ 。 ｏ ８。 。 ６ ０ Ｉ ６６ ０ ２ ０ １ ２ｏ ４。 。 ２ ０
年 ；２ ０ — ０ ３ 。 ０ ９ ２ １年
次 《 国互联 网络 发 展状 况统 计报 告 》 ，表 明 中国共 有 上 网计 算 中
从 实 际 情 况 来 看 ，２ ０ 年 以 前 ， 中 国 网络 经 济 发 展 处 ０４ 于萌 芽 阶 段 ，中 国 网络 经 济 发展 规 模 较 小 。 自 １ ８ 年 初 ，中 国第 ９８
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２０ ０
２ｏ ｏ４
２０ ２０ Ｉ ０ ７ ０５ ０６ ２０
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５９ ６ ７ －
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２１ ０３
网 、前 程 无忧 网 、金 融 界 、ｅ 、华 友世 纪 和第 九 城市 等 网络 公 司 龙
一
机 ２ ．万 台 ，上 网 用户 数 ６ 万 ，￣ ２ ０ 年 第２ 次 发 展 状况 统 计 报 ９９ ２ ｌ０ ９ Ｊ ４
告 ， 中国 网民规 模达 到 ３３ 亿 ， 中国的 互联 网发ห้องสมุดไป่ตู้ 取得 了 翻 天覆 地 ．８ 的变化 。
表 中 国 互 联 网 经 济 市 场 规 模 及 增 长 率
电 三 商 务 ｊ Ｆ
中国 网络经 济发展 历程
— —
基 于有序样 本聚类分析方法
一种面向WEB页面的标记聚类方法
Page clustering is an extremely effective method to reduce the number of redundant state in Web applications
through clustering similar pages. Page clustering needs to analyze the similarity between two web pages，but traditional clustering
formation of DOM，which makes this method better cope with complex web page structures. Experiments show that this paper propos⁃
es an effective page clustering method，which greatly reduces the clustering time and improve the accuracy.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
收稿日期：2019 年 11 月 11 日，修回日期：2019 年 12 月 5 日
基金项目：国家自然科学基金项目（编号：61672085）资助。
作者简介：焦永强，男，硕士，研究方向：软件测试。王维扬，男，硕士研究生，研究方向：软件测试。尚颖，女，博士，副
教授，研究方向：软件测试、信息聚合、算法优化。
Key Words
Web testing，Web page similarity，clustering
Class Number
1
G354
引言
ment Object Model）广泛使用。因此，Web 页面的改
Web访问模式聚类中引入Web内容挖掘的方法
［ ｙｗｏｄ ］Ｖ ｃｏ ｐｃ ｄ ｌＷｅ ｏ ｔｎ ｎｎ ； ｂｕａｅｍｉｉｇ Ｆ ｚｙ一ｕｔｒ ｇ Ｋｅ ｒ ｓ ｅｔｒ ａｅｍｏ ｅ； ｂｃ ｎｅ ｔ ｉｇ Ｗｅ ｓｇ ｎｎ ； ｕｚ ｓ ｉ ｓ ｍｉ ： ｅｎ ｌ
Ｗｅ ｂ内容挖掘（ ｂｃ ｎｅｔｍｉｉｇ Ｗｅ ｏ ｔｎ ｎｎ ，ＷＣＭ） Ｗｅ 和 ｂ使用
ｈ ｏ ｔ ｎ ｓ ｗｅ ｌ ｓｔ ｅ ｐ ｔ ｓ ｒ ｖ ｓ ｔ．ａ ａ ｉ ｍ ｒ ｅ ｈ ｏ ｍｅ ＂ ｅ ｒ ｈ ｉ ａ ｕ ｉ ｇ ｔ ｉ ｌ ｉ ｏ ｒ ｖ ｌ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔａ ｌ ａ ｈ ａ ｈ ａ ｕ ｅ ｉｉｓ ｔｔ ｅ ｓ ｍｅ ｔｍｅ ｉ ｐ ｏｖ ｓ ｔ ｅ ｆ ｒ ｒ【 ｓ ａ ｃ ｎ ｍ ｅ ｓ ｒｎ ｅ ｓ ｍｉ ｒｔ ｆｔａ ｅ ｍｈ ｐ ｔ ｒ ｎ ｈ ｅ ｈ ａ ｙ ｐ ａｔ ｎ ａ ｄ ｅ
（） １路径 不 同但 目的一样 的访 问模 式在 以前的研 究Ｉ 被视为 不 Ｉ ｜
访 问中访 问的第 ｉ 贞面和在该页面上停 留的时 间， 个 ｎ为用户 在这 砍访问中访问的页面数量。
设 ｕ ／ｌ ！ ｝ ＝．， … 为欲聚类 的 Ｗｅ ｒ ｂ对象集合 ， Ｗｅ 与 ｂ模
糊聚类相 关的概 念如下 ：
［ ｓｒｃ ］Ｉ ｅｐｏｅｓ ｆ ｌｓ ｒｎ ｅｖｓｏｓｔ ｖｌ ａｈｐ ｔ ｒｓｔｉ ｐｐ ｒ ｃ ｉｖｓ ｒ ａｏ ａ ｌａｄａ ｃｒｔ ｏ ｅ ｆ ｍ ｃｍｂｎｎ Ａｂｔａ ｔ ｎｔ ｒｃｓ ｕ ｔ ｉｇｔ ｉｉ ｒ’ｒ ｅ ｐ ｔ ａｔ ｎ，ｈｓ ａｅ ｈｅｅ ｍｏｅ＂ ｓｎｂｅ ｎ ｃｕａｅｍ ｄｌｒ ｏ ｉｉｇ ｈ ｏｃ ｅ ｈ ｔ ａ ｅ ａ ａ ｌ ｅ ｏ
挖掘（ ｂ ｕａｅ ｍ ｎｎ ，ＷＵ 的集成 在国内外都得到 了广 Ｗｅ ｓｇ ｉｉｇ Ｍ） 泛的研究 。， Ｗｅ 。。 在 ０ ｂ使用挖掘的过程中引入 Ｗｅ ｂ内容挖掘 的结果 ，可 以更准确地找到 具有相似爱好 的用户，从而根据 这些知识为不 同的用户 类定 制个性化 的服 务，优化 络拓扑 结构 ，方便 用户快速地 找到感兴趣 的内容 。 文献【｝ ２在对 用户访 问模式 聚类 的过程 中引入页 面相似 性这个凶子 ：把一次访问中用户访问的页面序 列、页面的主 要内容 和用户在每 个页面 的停 留时间结合起来 度量访 问模式 的相似性 ，其结果能较为准确地 对有相同爱好 的用户进行 类 别划分 。然而它及其以前的对用户访 问模 式的研究都存在 以 下 ２点 不 足 ：
聚类分析的思路和方法
一种叫相似系数，性质越接近的变量或样本，它们的相似系数越接近于1或一l，而彼此无关的变量或样本它们的相似系数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类。
3
另一种叫距离，它是将每一个样本看作p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点应属于不同的类。
设有n个样本单位，每个样本测得p项指标（变量），原始资料矩阵为：
聚类分析终止的条件
*
迭代次数：当目前的迭代次数等于指定的迭代次数（SPSS默认为10）时终止迭代。
类中心点偏移程度：新确定的类中心点距上个类中心点的最大偏移量小于等于指定的量（SPSS默认为0）时终止聚类。
壹
贰
例子1：31个省区小康和现代化指数的聚类分析
利用2001年全国31个省市自治区各类小康和现代化指数的数据，对地区进行聚类分析。
夹角余弦
相关系数
计数变量(Count)（离散变量）的聚类统计量
对于计数变量或离散变量，可用于度量样本（或变量）之间的相似性或不相似性程度的统计量主要有卡方测度（Chi-square measure）和Phi方测度（Phi-square measure）。
二值(Binary)变量的聚类统计量
*
组间平均连接法(Between-group linkage)
03
组内平均连接法(Within-group linkage)
04
重心法(Centroid clustering)
05
中位数法(Median clustering)
06
离差平方和法(Ward’s method)
07
最短距离法(Nearest Neighbor) 以两类中距离最近的两个个体之间的距离作为类间距离。
使用聚类技术提高Web访问效率
使用聚类技术提高Web访问效率
任利宁
【期刊名称】《机械管理开发》
【年(卷),期】2006(000)004
【摘要】介绍了提高Web访问效率必要性、数据挖掘的概念、聚类技术的原理、及其实现的步骤.聚类分析技术是根据数据对象的属性信息或对象间的关系,将数据
对象分成类簇(Cluster),同一簇中的对象有较高的相似度,不同簇中的对象彼此差别
较大.利用聚类技术可以发现一同被访问的Web页面,并把它们编到一个组里,帮助
用户更好地访问,提高Web访问效率.可以通过对服务器的访问日志进行数据挖掘,
得出网站页面之间共同被访问的频度,使用数据矩阵寻找每个聚类,根据每个聚类创
立索引页,通过索引页帮助用户访问,提高访问速度.
【总页数】3页(P5-6,8)
【作者】任利宁
【作者单位】西北师范大学,甘肃,兰州,730000
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.03
【相关文献】
1.如何提高WEB中数据库的访问效率 [J], 董晓红;黄燕;邱寄凡;
2.使用缓存技术提高WEB应用程序的效率 [J], 彭利云
3.Web访问模式聚类中引入Web内容挖掘的方法 [J], 陈正明;马光志
4.Java Web应用中多方位提高数据库访问效率的处理策略 [J], 陈泽峰
5.利用Oracle JDBC连接池提高Web访问数据库的效率 [J], 刘晓蕊;陈立平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于聚类分析的Web信息搜索算法研究
基于聚类分析的Web信息搜索算法研究
刘顺来
【期刊名称】《电脑与电信》
【年(卷),期】2007(0)6
【摘要】本文分析了Web信息搜索中的Leader算法其聚类结果中可能存在重叠区域;k-means算法其k参数的确定可能需要多次尝试.结合上述二种聚类分析算法提出将Leader算法和k-means算法融合可以同时解决上述问题,且在实际的Web信息搜索中更能体现聚类分析的优势.
【总页数】4页(P53-56)
【作者】刘顺来
【作者单位】广州航海高等专科学校计算机与信息工程系,广东,广州,510725【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Web数据挖掘的聚类分析算法研究 [J], 王志娟;武雪芳;王茜
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3.基于信息量与信息熵的元搜索引擎排序算法研究 [J], 赖相旭;韩立新;曾晓勤;王敏;吴胜利
4.基于Web信息搜索的空间信息门户 [J], 李琦;黄丰;涂勇
5.基于网络信息搜索的Web Service文本描述信息扩充方法 [J], 王立杰;李萌;蔡斯博;李戈;谢冰;杨芙清
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基于层次聚类的语义Web服务发现算法
基于层次聚类的语义Web服务发现算法
刘兴伟;姚书怀
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2007(24)7
【摘要】目前,Web服务的发现一般是通过集中式的UDDI注册中心实现,通常会导致一些缺点.因此提出一种分布式UDDI网络和基于层次聚类的语义Web服务发现算法.性能分析表明,在保证查全率和查准率的同时,减少了节点访问量和查询时间.
【总页数】4页(P173-175,178)
【作者】刘兴伟;姚书怀
【作者单位】西华大学数学与计算机学院,四川,成都,610039;西华大学数学与计算机学院,四川,成都,610039
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
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