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一种Web使用挖掘数据清理方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统的Web使用挖掘数据清理方法不再适用于现有的网络环境的现状,提出了一种新的Web使用挖掘数据清理方法。该方法首次提出以网络流量作为Web使用挖掘的数据来源;将数据清理的问题转变为对用户显式操作产生的HTTP会话的识别问题;使用二进制粒子群算法（BPSO）选出最能精确识别用户显式HTTP会话的特征子集;利用选择出的特征子集,生成决策树用以对用户显式HTTP会话进行识别。实验结果表明：该方法能够准确有效地识别出用户显式HTTP会话,对日志记录数的压缩率达到98.7%,能够完成数据清理的任务,为之后的数据挖掘提供有力的支持。 相似文献
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以Bittorrent应用为背景,对P2P网络中传统的节点选择策略进行了研究分析,指出了传统节点选择策略中存在的随机选择节点连接与交互以及交互过程中节点带宽利用率偏低的问题.对Tracker以外的节点来源如DHT、PEX节点来源的情况进行分析,以自身上传带宽利用率和网络中各节点的空闲带宽为参考,以减少带宽资源浪费、提高带宽利用率为目的.针对节点选择各阶段特点,设计并实现自适应节点选择机制,实验表明在对原系统的公平性影响很小的情况下,自适应机制能有效的减少网络中带宽资源浪费并将自身上传节点带宽利用率提高8.45％.小规模节点环境下(100节点)平均缩短节点下载完成时间6.7％,大规模下载环境下(500节点)平均缩短下载完成时间36.3％.有效的提高了系统中文件的获得和分发效力. 相似文献
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