【摘 要】
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Web使用挖掘中的聚类算法可以聚集相似特性的用户和页面，以便从中提取有用的感兴趣的信息。通过深入分析基于Hamming距离的聚类算法，指出其中存在的不合理性和低效性，然后根据这
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Web使用挖掘中的聚类算法可以聚集相似特性的用户和页面，以便从中提取有用的感兴趣的信息。通过深入分析基于Hamming距离的聚类算法，指出其中存在的不合理性和低效性，然后根据这些不足引入了加权的bipartite图来表示整个数据集，修改了Hamming距离计算公式以便更准确地描述两对象间的相似度，并对算法进行了改进。实验结果表明，改进的算法是准确且高效的。
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