ارائه یک روش جدید کاهش ابعاد به منظور خوشه بندی نشست های کاربران وب

Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 805

This Paper With 15 Page And PDF and WORD Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

CITCOMP01_074

تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395

Abstract:

خوشه بندی یکی از روش های رایج مورد استفاده در حوزه کاوش استفاده از وب به منظور خوشه بندی جریان کلیک کاربران است. این روش یکی از روش های افزایش صحت پیش بینی صفحه بعدی انتخابی توسط کاربر می باشد. یکی از چالش های اصلی در این حوزه، کار با مجموعه داده بسیار بزرگ می باشد که زمان خوشه بندی را بسیار افزایش می دهد. ما در این مقاله، به کمک یک روش بسیار ساده اما کاربردی، روشی را پیشنهاد می کنیم که بجای خوشه بندی یک ماتریس با ابعاد بسیار بزرگ، از یک ماتریس با ابعاد بسیار کوچکتر استفاده کرده که نه تنها سرعت و حافظه خوشه بندی را کاهش می دهد، بلکه صحت پیش بینی صفحه بعدی انتخابی توسط کاربر را نیز افزایش می دهد. به منظور ارزیابی روش پیشنهادی را با روش قدرتمند و رایج کاهش ابعاد یعنی PCA مقایسه کردیم. نتایج نشان می دهد روش ارائه شده نسبت به روش های قبلی و حتی حالت بدون استفاده از کاهش ابعاد داده، بهتر عمل می کند.

Keywords:

کاهش ابعاد , کاوش استفاده از وب , تحلیل مولفه های اصلی , پیش بینی , تقلیل

Authors

مهدی مقیمی

کارشناس ارشد نرم افزار ، دانشگاه امام رضا (ع)

حدیث شفائی

کارشناس ارشد نرم افزار، پردیس علوم و تحقیقات دماوند، دانشگاه آزاد اسلامی دماوند

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • مقیمی، مهدی، صفری نادری، حسن.، جلای، مهرداد.(392 1)، " تلفیق ... [مقاله کنفرانسی]
  • Van der Maaten, L. J. P. (2007), "An introduction to ...
  • H. Hotelling. (1933), "Analysis of a complex of statistical variables ...
  • R.A. Fisher. (1936), "The _ of multiple measurement in taxonomic ...
  • J.B. Tenenbaum. (1998), "Mapping a manifold of perceptual observations, " ...
  • L. Vandenberghe and S. Boyd. (1996), "Semidefinite programuming, _ SIAM ...
  • B. Sch:olkopf, A.J. Smola, and K.-R. Muller. (1998), "Nonlinear component ...
  • G. Baudat and F Anouar. (2000), "Generalized discriminant analysis using ...
  • S. Lafon and A.B. Lee. (2006), "Diffusion maps and coarse ...
  • _ ramete rization, _ IEEE Transactions On Pattern Analysis and ...
  • G.E. Hinton and R.R. Salakhutdino, (2006), "Reducing the dimensionality of ...
  • S.T. Roweis and L.K. Saul. (2000), "Nonlinear dimensionality reduction by ...
  • M. Belkin and P Niyogi. (2002), "Laplacian Eigenmaps and spectral ...
  • D.L. Donoho and C. Grimes. Hessian eigenmaps. (2005), "New locally ...
  • Z. Zhang and H. Zha. (2004), "Principal manifolds and nonlinear ...
  • _ de Silva and J.B Tenenbaum. (2003), "Global versus local ...
  • X. He and P. Niyogi. (2004), "Locality preserving projections, " ...
  • A. Dempster, N. Laird, and D. Rubi. (1977), "Maximum likelihood ...
  • J. Verbeek. (2006) "Learning nonlinear image manifolds by global alignment ...
  • M. Daszykowski, B. Walczak, D.L. Massart, (2002), "Looking for natural ...
  • Ding, Chris, and Xiaofeng He. (2004) "K-means clustering via principal ...
  • George, Aloysius. (20 13), "Efficient High Dimension Data Clustering using ...
  • Valarmathie, P., M. V. Srinath, and K. Dinakaran. (2009), "An ...
  • Prabhu, P., and N. Anbazhagan. (2011) "Improving the Performance of ...
  • Ansari, Zahid, M. F. Azeem, A. Vinaya Babu, and Waseem ...
  • Poornalatha, G., and Prakash S. Raghavendra. (2011) "Web user session ...
  • Jolliffe I.T. (2002) "Principal Component Analysis, Series: Springer Series in ...
  • DRajashree, MDebahuti, R. Amiya Kumar, A.Milu. (2010) "A hybridized K-means ...
  • نمایش کامل مراجع