基于��罩镜挠没Х梦誓J酵诰�选择�.觚�算法对用户信息需求的相关性进行了分析挖掘。为了避免在摘要专业:计算机软件与理论硕士生:叶涛指导教师:印鉴教授根据��褂猛诰虻拇�聿街瑁�允导实脑露葁曲日志数据为挖掘对象,挖掘过程中产生大量的关联规则,对�.��萮算法作了改进,缩减了频繁模式关键词:数据挖掘,��褂媚J酵诰颍瑆曲日志,用户访问模式在网络管理中普遍存在信息安全保障和资源有效分配等方面的问题,这些问题都与用户的操作行为密切相关。本文针对基于��罩镜挠没Х梦誓J酵诰�问题进行了较为深入的分析和研究。运用统计分析方法、回归分析方法以及关联规则方法等数据挖掘技术对���志数据进行了较为深入和全面的分析挖掘。通过统计分析方法,发现了用户访问行为的时间特征和信息需求特征,并分析了影响网络运行状况的各种因素。运用回归分析方法建立了预测分时段用户访问量的回归方程式。根据实际数据的验证和评估,证明回归方程式能够较好地预测分时段的用户访问量。采用最大值方法建立了描述分时段网络运行状况最大值的数量表,较好地预测了分时段用户访问请求数据传输量和处理时间的最大值。集的大小。根据不同类型用户的访问特点,分别设定了相应的最小支持数以及最小置信度,并对挖掘出来的关联规则进行了筛选。对满足每一条关联规则的用户数进行了统计,并计算其占总用户数的比重。经过分析挖掘,最终形成了描述用户信息需求相关性的知识。对用户访问模式的分析挖掘有助于网络管理人员及时掌握用户的访问行为特点,制定出有针对性的管理措施,有效地管理用户访问行为,达到保障信息安全和有效分配网络资源之目的。经过验证和评估,本文所提出的分析挖掘方法是切实可行的,适用于日常的网络管理工作。
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学位论文作者签名:��吞论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。日期:九�孑年孑月加日或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集
一莎谱计��日期:�胒月莎日学位论文使用授权声明�冢河��阨月加日本人完全�庵猩酱笱в泄乇A簟⑹褂醚�宦畚牡墓娑ǎ�谘е�腥ūA�学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版,有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制井允许论文进入学校图书馆、院系资料窀被查阔,有权将学位论文的内容编�泄厥�菘饨�屑焖鳎�梢圆捎酶从⑺跤』蚱�他方法保存学位论文。
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