Med den snabba utvecklingen av informationstekniken blir betydelsen av klusterering i processen att leverera information till användarna allt mer framträdande. Särskilt i webbinformationsutrymmet kan klusteranalys visa sig vara särskilt fördelaktigt för en mängd olika tillämpningar såsom webbpersonalisering och profilering, caching och förhämtning och innehållsleveransnätverk. I detta dokument föreslår vi en bi-klustering strategi, som identifierar grupper av relaterade webbanvändare och sidor. Det föreslagna tillvägagångssättet är en trestegsprocess som bygger på principerna för spektral klusteranalys och ger ett suddigt relationssystem för de uppenbarade användar- och sidklustren. Försök har genomförts på både syntetiska och verkliga dataset för att bevisa den föreslagna metodens effektivitet och avslöja dold kunskap.
Koutsonikola, V.A. m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en "bi-clustering"-metod för webbdata, där grupper av relaterade webbanvändare och sidor identifieras med hjälp av spektralklustermetod på både rad- och kolumndimensioner.
A fuzzy bi-clustering approach to correlate web users and pages
{'venue': 'I. J. Knowledge and Web Intelligence', 'journal': 'I. J. Knowledge and Web Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}