張線媚

摘 要：本文提出一個基于Web日志的用戶和URL聚類的快速算法。利用用戶瀏覽行為建立用戶事務(wù)矩陣，在此基礎(chǔ)上綜合考慮用戶瀏覽時間以及點擊頻率來獲取用戶權(quán)值和頁面權(quán)值，構(gòu)建帶權(quán)值的模糊聚類。為了縮小運算量，構(gòu)造等價事務(wù)，進行事務(wù)約減；并針對于FCM算法簇數(shù)目初始化敏感的問題，提出了一種全局搜索的方法，搜尋最優(yōu)的類中心數(shù)。實驗證實，該算法在精度和效率上都獲得了大大提高。

關(guān)鍵字：權(quán)值距離；等價事務(wù)；事務(wù)約減；全局搜索

中圖分類號： TP274.2 文獻標識碼：A 文章編號1672-3791（2015）06（a）-0000-00

因為網(wǎng)站的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)的組織形式是否合理直接決定了網(wǎng)站是否受歡迎，所以需要對Web訪問信息進行有效的聚類，分析挖掘出合理有效的運行模式和隱含信息等知識，而在Web訪問信息的聚類過程中，最常用到的方法是頁面聚類和用戶聚類。頁面聚類方法主要是通過分析頁面之間的關(guān)聯(lián)知識來改進站點的組織結(jié)構(gòu)，而用戶聚類則是以相似訪問喜好的用戶作為集合進行聚類，為同一集合的用戶提供針對性的服務(wù)。因此聚類算法研究在Web訪問信息挖掘中起到?jīng)Q定性的作用。

目前多數(shù)日志聚類以Web站點的URL為行、以User-ID為列，建立關(guān)聯(lián)矩陣，對用戶的訪問時間進行離散后用作矩陣的元素值，經(jīng)過User-ID的相似性分析，得到相似客戶群體，經(jīng)過對URL的相似性度量獲得相關(guān)Web頁面。

本文首先清洗日志數(shù)據(jù)，然后根據(jù)用戶的瀏覽行為建立矩陣，通過對矩陣的列向量和行向量進行模糊聚類，從而得到用戶聚類和URL聚類。為了提高聚類算法的精度和整體效率，在確定初始中心時采用了全局搜索方法。

1.日志的清洗

1.1 用戶事務(wù)集合

WEB服務(wù)器日志包括訪問日志、引用日志和代理日志，數(shù)據(jù)清洗主要完成錯誤和冗余數(shù)據(jù)的剔除和重復(fù)數(shù)據(jù)的合并操作，用來表示日志信息，利用最大時間間隔法來得到用戶事務(wù)集合。結(jié)合用戶在頁面上的停留時間及其點擊次數(shù)，總結(jié)用表示用戶事務(wù)集合，對于， 有：。其中： ，m表示站點的URL數(shù)，表示到截止到當(dāng)前時間用戶在上的瀏覽時間，表示點擊次數(shù)。

1.2瀏覽時間的離散化

將用戶事務(wù)在站點URL上的瀏覽時間屬性用間隔（即離散值）表示，將時間離散化。離散值和實際時間的關(guān)系如表1所示：

表1 離散值與瀏覽時間對照表

在進行離散化時，當(dāng)用戶在URL上的停留時間少于5s時，則離散值取0，表示URL是導(dǎo)航頁而不是內(nèi)容頁，應(yīng)該刪除?？紤]主頁訪問的普遍性，所以對主頁的研究意義不大，也應(yīng)該刪除，即使用戶對網(wǎng)頁的瀏覽時間很長，離散值也只有3。這樣可有效判別區(qū)分在用戶事務(wù)的相似性，當(dāng)用戶瀏覽時間過長或過短時，如果采用連續(xù)時間則會造成聚類結(jié)果畸變。

1.3用戶瀏覽矩陣和用戶點擊矩陣

（1）用戶瀏覽矩陣：

其中：代表Web站點URL的個數(shù)，代表用戶事務(wù)數(shù)，代表第個用戶事務(wù)對第個URL 的訪問時間總和。

（2）用戶點擊矩陣：

其中：為Web站點URL的個數(shù)，為用戶事務(wù)數(shù)，為第個用戶事務(wù)對第個URL 的點擊次數(shù)總和。

用戶瀏覽矩陣中用戶對該站點中所有URL的訪問情況可表示為，即列向量；所有用戶對URL“”的訪問情況表示為，即行向量。分別度量二者的相似性，就能得到用戶聚類和URL聚類。

2.聚類算法

2.1 模糊聚類

在數(shù)學(xué)上模糊聚類可用如下的目標函數(shù)求極值來表示：

（1）

（2）

綜合考慮（1）式的優(yōu)化和（2）式的約束條件，用拉格朗日乘數(shù)法可求得到和分別為：

（3） （4）

對（1）式優(yōu)化采用FCM算法：

a.取常數(shù)，令迭代次數(shù)t=0，任選聚類中心；

b.對按式（3）求得；

c.由式（4）算出下一次類別中心；

d.如果，退出迭代；否則，令t的值加1，跳至步驟b；

數(shù)據(jù)點的分類在每次迭代中同時進行調(diào)整，而且聚類中心需要更新。當(dāng)先后兩次迭代隸屬度矩陣很接近，則算法處于收斂。在得到用戶瀏覽矩陣以后，分別對行向量和列向量進行聚類，得到相似的用戶簇和URL簇。

2.2 帶屬性權(quán)重的歐氏距離

如果采用傳統(tǒng)的歐氏距離，度量列向量和的距離公式為： （5）

度量行向量和的距離公式為：

（6）

由于傳統(tǒng)的距離公式忽略權(quán)重，故提出帶權(quán)重的歐氏距離公式：

（7）

其中：表示第k維數(shù)據(jù)的重要性。

由此可以求得帶權(quán)重的模糊聚類算法目標函數(shù)為：

在URL聚類和用戶聚類中，分別代表第k個用戶的權(quán)重和第k個URL的權(quán)重。

2.3頁面權(quán)重

用戶具體的瀏覽行為體現(xiàn)在用戶對頁面的點擊次數(shù)和停留時間，采用極值法對點擊次數(shù)進行歸一化處理，則對應(yīng)的點擊權(quán)重值為：

（8）

其中：為單頁面點擊的最大次數(shù)，為單頁面點擊的最小次數(shù)。

同理可得到對應(yīng)的瀏覽時間權(quán)重值：

（9）

其中：為單頁面瀏覽的最長時間，為單頁面瀏覽的最短時間。

結(jié)合用戶的瀏覽時間權(quán)重和點擊權(quán)重，構(gòu)建URL權(quán)重計算的線形公式：

（10）

其中：

（11）

（12）

2.4用戶權(quán)重

同理對于用戶訪問頻率和訪問時間，采用權(quán)重概念可得到用戶權(quán)重的計算公式：

（13）

其中：

（14）

（15）

為歸一化的點擊次數(shù)權(quán)重，反映了各個用戶總的點擊次數(shù)情況；為歸一化的瀏覽時間權(quán)重，反映了各個用戶總的瀏覽時間情況。

3.聚類中心的選取

模糊聚類算法中，目標聚類數(shù)目K要提前設(shè)定，由于算法的迭代都要求沿著使J減小的方向進行，而J可能有多個極值點。當(dāng)確定的初始聚類中心靠近一個局部極小點時，則算法收斂到局部最小。為了解決這個問題，在聚類中可以使用全局優(yōu)化方法中的模擬退火技術(shù)，但是這樣就增加了計算量，而且收斂速度也會相應(yīng)減慢，所以實際應(yīng)用中不常使用。

本文在確定類別數(shù)目時采用了全局搜索的方法，即取數(shù)據(jù)空間中的多個數(shù)值進行初始化，則初始中心可分布在較廣的范圍，而且滿足了數(shù)據(jù)的多樣性。在聚類過程中利用有效性度量函數(shù)逐步減少聚類數(shù)目K的值，直到有效性函數(shù)的變化趨向于某個閾值停止。

3.1取樣

在初始化時為了減少計算量，對原始數(shù)據(jù)集合進行取樣。采用隨機取樣，選取能基本代表原始數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集中求得初始化中心點，從而可以快速地找到最優(yōu)的簇數(shù)目。

3.2等價事務(wù)和事務(wù)約減

當(dāng)兩個訪問事務(wù)的瀏覽時間以和點擊次數(shù)相等或相近時，則它們對C個類中心的隸屬度也是相同或相近的。

（1）等價事務(wù)：

當(dāng)隨機的兩個事務(wù)對應(yīng)的與，滿足，，其中為事前選定的任意小整數(shù)。而且，它們所對應(yīng)的和，滿足：，，其中為事先設(shè)定的任意小整數(shù)。則它們?yōu)橐粚Φ葍r事務(wù)。

（2）事務(wù)約減：

有了等價事務(wù)的概念，原瀏覽矩陣和點擊矩陣可以看成多個子集的并集

，其中：

因為等價事務(wù)對各中心的隸屬度相同，即：，所以可以利用子集中任意一個事務(wù)來代表整個子集，即對訪問矩陣和點擊矩陣進行約減。

3.3全局搜索

為了避免FCM算法中事先確定聚類數(shù)目帶來的難題，引入Xie-Beni聚類有效性度量： （16）

可以設(shè)定一個較大，（為約減后的事務(wù)數(shù)目）。確保在最小化Xie-Beni聚類有效性度量的情況下，使得設(shè)定的目標函數(shù)最優(yōu)，從而得到的簇數(shù)目為最優(yōu)值。

過程執(zhí)行步驟如下：

（1）對原始數(shù)據(jù)集進行取樣，進行數(shù)據(jù)約減，得到

（2）對簇數(shù)目進行初始化

（3）任選k個對象為最初的簇中心集合

（4）計算對象的隸屬度矩陣

（5）由隸屬度矩陣得到新的簇中心集合

（6）重復(fù)隸屬度和簇中心的計算過程，當(dāng)目標函數(shù)處于收斂時結(jié)束。

（7）迭代XB函數(shù)，令，閾值為，當(dāng)時停止迭代，最后得到簇數(shù)目k；否則繼續(xù)，令k=k-1，跳轉(zhuǎn)至（4）

因為最優(yōu)簇數(shù)目是從訓(xùn)練集求得中，故計算量大為減少。全局的聚類和迭帶是在全局搜索求得最優(yōu)化簇數(shù)目后進行的，而且求解的結(jié)果在訓(xùn)練集中，所以聚類的效率大為提高。

4.算法仿真及分析

仿真數(shù)據(jù)來自站點的日志數(shù)據(jù)，下載URL為598的WWW服務(wù)器日志文件，選取40000條記錄，對日志進行清洗，最終得到1034個用戶事務(wù)。算法的性能分析從算法的有效性和效率兩方面進行比較。

（1）算法的有效性：與傳統(tǒng)的FCM算法比較，適當(dāng)?shù)卣{(diào)整聚類閾值，得到圖1。

圖1 算法的有效性比較

Fig1.Comparison of the validity of two algorithms

通過圖1中的對比，可以看到本文的算法在用戶聚類和URL聚類上，有效性都是高于FCM算法。

（2）算法的效率比較：仿真得到如圖2結(jié)果。

圖2 算法的效率比較

Fig2.Comparison of the performance of two algorithms

算法的效率主要通過CPU運行的時間來衡量，從圖2的顯示結(jié)果我們看到本文的算法在進行用戶聚類和URL聚類時，CPU運行時間比FCM算法要小得多，即本文算法在效率上遠勝于FCM算法。

5.結(jié)語

本文在對用戶瀏覽時間做了離散處理后提出了一個基于用戶離散化時間、以用戶瀏覽次數(shù)為度量的新的聚類算法，可以進行Web用戶和URL的聚類。新算法在傳統(tǒng)FCM算法基礎(chǔ)上，利用訪問時間和頻率確定用戶和URL權(quán)值，構(gòu)建了帶權(quán)值的模糊聚類。另外，通過事務(wù)約減和全局搜索的方法來確定最優(yōu)的初始簇中心。與已有的FCM算法對比，仿真結(jié)果表明，新算法在有效性和效率上都有很大提升。

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