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基于IP网络流量数据仓库的KDD实现
引用本文:童争雄,刘特,童瑿.基于IP网络流量数据仓库的KDD实现[J].计算机工程与应用,2002,38(21):192-195.
作者姓名:童争雄  刘特  童瑿
作者单位:1. 上海行知学院,上海,200940
2. 上海大学网络中心,上海,200073
3. 华东理工大学,上海,200237
基金项目:上海市高等学校科学技术发展基金项目(编号:2000A41)
摘    要:通过对IP网络流量数据仓库进行多表关联检索和决策树模型的数据挖掘,可以从中发现若干有用的知识和相互关联的规则,用于分析流量增长的趋势和寻找IP地址分布与流量大小之间的普遍规律。有助于资源的控制和异常情况的发现。另外,将多表关联算法和决策树挖掘用于星型构架的多维数据集,可以显著地提高数据对象之间的关联性能和数据挖掘的效率。

关 键 词:数据仓库  数据挖掘  KDD技术  Multi-TableHash-join算法  决策树
文章编号:1002-8331-(2002)21-0192-04
修稿时间:2002年3月1日

Achieved the Technology of KDD Based on Data Warehouse of IP Network Flows
Tong Zhengxiong,Liu Te,Tong Yi.Achieved the Technology of KDD Based on Data Warehouse of IP Network Flows[J].Computer Engineering and Applications,2002,38(21):192-195.
Authors:Tong Zhengxiong  Liu Te  Tong Yi
Affiliation:Tong Zhengxiong 1 Liu Te 2 Tong Yi 31
Abstract:A lot of useful knowledges and relative rules are discovered from the data warehouse of IP network flows which can lead to analyse the trend of data increased and discover the universal rule between the distributing of IP address and IP network flows by using data mining with algorithm of multi-table hash-join and decision-tree.As well as,the IP resource is controlled and the exceptional case is monitored.On the other hand,the performance of relation-ship of data object and efficiency of data mining can be advanced by using the algorithm of multi-table hash-join and decision-tree on MultiDimension Database of Star Schema.
Keywords:Data Warehouse  Data Mining  Technology of KDD  Multi-Table Hash-join Algorithm  Decision Tree  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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