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行为相似性度量及评价方法是业务流相关研究领域的热点问题,同时也是很多数据挖掘任务如分块、聚类算法的核心内容,构成了一些业务流程模型优化与重建的基础。已有的研究成果大都将相似性度量转换为集合的交集运算,但是忽视了信息流的其他因素。利用网络用户的Cookies日志,考虑用户行为以及行为所持续的时间长度等因素,提出了用户行为相似度计算方法 SCMBATA,并在此基础上通过事件隶属度的概念,提出了基于行为属性的用户聚类算法CBOSMA。最后,利用自动程序采集到的Web用户事件日志,对所提出的SCMBATA和CBOSMA算法进行分析验证。与传统SPSS聚类进行比较的结果表明,含时间因素的用户行为相似度与传统不含时间因素的用户行为相似度有明显区别,时间因素对于网络用户行为有重要的影响。 相似文献
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本文采用沪深300股指期货上市以来的5分钟高频数据,运用Granger因果检验法、方差分解法和脉冲响应函数分析法进行实证分析,发现我国股指期货市场与股票市场之间互为格兰杰原因,两者之间在短期内存在相互引导关系,但是股票市场价格变动更多来自于自身影响,起主导作用,而且两市长期均衡收敛也是以股票市场占主导地位。 相似文献
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