这是我的使用场景：

我有网络资源，每个资源都有一组浏览记录。这些数据来自网络导航，资源是你访问的内容，浏览记录是实际的访问行为。

对于每个浏览记录，我有关于位置的信息，以及浏览发生的时间段，我还可以获取如总浏览次数和在该资源上花费的时间等信息。

我想在这些信息中找出不同的模式，以确定用户画像。如果每个资源只有一个浏览记录，聚类会很简单，但由于我有多个浏览记录，有没有办法利用这些信息来更好地聚类资源呢？

回答：

如果我理解正确的话，你希望根据资源的浏览记录来聚类这些资源。要做到这一点，你可能需要基于浏览记录的统计数据创建一个特征向量。例如，你的特征向量可以包括：总浏览次数、浏览者位置的标准差、浏览的平均时间段、资源的年龄等。然后，你可以将这些特征向量输入到聚类算法中。你想要使用的具体特征将取决于你对聚类结果的使用。如果你希望聚类反映资源的内容，并且这些资源是基于文本的，那么我建议你也使用词袋模型。