基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

关联规则在WAP增值业务日志挖掘中的应用

日志挖掘为WAP增值业务运营和策略调整提供了数据依据.介绍了WAP增值业务中日志预处理.引入关联规则的概念到WAP增值业务日志挖掘中,分析了经典数据挖掘Apfiori算法.从两方面做了改进:利用修剪技术,由一项频繁集生成二项候选集,减少大量二项候选集;用扫描内存代替扫描数据库,减少大量扫描时间.实验表明这两种改进方法能快速完成WAP增值业务中素材关联的挖掘.     

基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型

在通信网络运行过程中．每天都会产生大量告警，将数据挖掘中的关联规则发现技术用于分析历史告警数据，可发现告警相关性规则。这些规则可辅助故障定位和告警过滤，以减轻网络管理员的工作强度，提高工作效率。本文分析了通信网络原始告警信息的特点，提出了一个基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型，该模型通遏对原始告警数据进行预处理，不仅有效地解决了网络告警时间不同步问题，使得处理后的告警数据可直接用一般的关联规则挖掘工具发现告警相关规则，还大大地压缩了挖掘结果，提高了规则的准确率。初步的实验表明这种分析模型具有实用价值。     

基于关联规则的Web日志挖掘算法研究

分析了经典的Web日志挖掘算法Apriori的特点,使其具有更高的效率。     

基于日志挖掘的Web service安全关联规则挖掘算法及应用

针对传统的Web service安全性测试方法存在的低效性和盲目性,提出了一种基于Web service日志挖掘的安全关联规则挖掘算法,并阐述了算法的应用环境。通过该算法挖掘出正常行为的关联规则,采用错误注入的方式对Web service注入预先设计的构造算子,并把执行后的日志与关联规则进行比较,进而发现Web service存在的安全性问题。实验结果表明,该算法较大地提高了日志挖掘的效率及覆盖率,同时应用该算法能较好地检测出Web service的安全性问题,进一步表明提出的算法是可行有效的。     

基于Web日志的频繁访问页面挖掘研究

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.在经典Apriori算法基础上给出了基于SQL的Apriori算法.对Web日志挖掘进行数据预处理的基础上,利用算法挖掘最大频繁访问页面集.实验结果表明算法的效率较好,并有助于促进网站的建设.     

基于Rough Set的Web日志规则挖掘

Web日志挖掘是提高Web应用系统效率的有效手段。将Web日志通过预处理形成决策表,运用Roughset理论中的区分矩阵方法进行属性约简,从而获得简洁有效的关联规则,进行用户行为的预测研究。实验效果良好。     

Web日志挖掘系统的设计与实现

设计并实现了一个Web日志挖掘系统,将Web日志挖掘应用到校园网站,对其Web服务器的日志记录进行挖掘,并将挖掘出的模式应用于智能Web站点的构建。     

.基于规则提取量的Web日志关联规则挖掘方法*

引入规则提取量的度量标准,提出一种基于免疫多克隆遗传策略的Web日志关联规则挖掘方法。该算法在遗传算法的基础上引入免疫多克隆算子,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,具有更强的全局与局部搜索能力。实验结果表明,该算法能高效地解决Web日志关联规则挖掘问题。     

基于SSH的日志统计分析系统的分析与设计

动态调整加速服务器的负载是发挥CDN功能的关键,这需要良好的日志统计分析系统,对各个加速服务器的负载进行反馈分析。文中主要阐述了日志统计分析系统开发环境的选择,详细分析了系统的整体结构设计及其技术实现。在系统设计中采用B/S结构及MVC模式,并综合应用了Struts、Spring、Hibernate等多种轻量级的J2EE开源框架技术。使得系统能够快速准确地完成系统日志分析查询需求,同时也使系统具备了稳定、可移植、可扩展及安全等良好性能。设计灵活健壮的日志统计分析系统,将会更好地发挥CDN网络服务器的功能。     

基于Web应用的安全日志审计系统研究与设计

近年来随着Web应用技术的不断进步和发展,针对Web应用业务的需求越来越多,随之而来的Web应用安全攻击也呈上升趋势.目前针对网络攻击的防护技术手段也是层出不穷,但一般都是事前检测和事中防护,事后检测维护的则相应比较少.在网络中心有大量的服务器设备,Web日志文件作为服务器的一部分,详细记录设备系统每天发生的各种各样的事件,如客户端对服务器的访问请求记录、黑客对网站的入侵行为记录等,因此要想有效的管理维护设备和在攻击事件发生后及时的降低风险,分析审计日志对于事后检测和维护设备的安全是非常必要的.基于此,文章主要对基于Web应用安全日志审计系统进行研究和设计,日志审计系统主要分为三个子系统：日志采集子系统、分析引擎子系统和日志告警子系统.日志采集子系统采用多协议分析对日志进行收集,并进行相应的日志规范化和去重等处理.分析引擎子系统采用规则库和数理统计的方法,对日志特征进行提取和设置相应的统计量参数,进行比较分析.日志告警子系统则是主要配置相应策略并下发任务,对于审计结果进行界面展示或生成报告并以邮件的方式发送给用户等.     

基于粗糙集理论的WEB日志中关联规则提取

随着互联网的飞速发展，WEB日志挖掘，也就是从WEB日志中发现和分析出用户的有用信息已成为研究热点．基于关联规则的方法是WEB挖掘的重要方法．本文应用粗糙集理论提取WEB日志中的关联规则，并将关联规则集用于用户行为的预测上，实验证明，该方法的预测精度要好于现有的方法．     

基于Hadoop的Web日志分析系统的设计

在大数据时代,数据成为推动各个行业发展的动力,有效的分析数据不仅对社会经济效应有巨大影响,而且对政府,企业的管理也有深远影响。于是,怎样高效且快速地从Web日志中挖掘出有用的价值并且转化为分析依据是系统设计的重点。本文主要采用Hadoop为开源框架,利用HDFS进行数据的存储,Hive为开源数据仓库工具,设计并实现一个Web日志分析系统。文章主要阐述了系统的结构、设计思想和实现方法。     

基于模糊关联规则的交通事故分析应用研究

研究发现交通事故潜在规律,预测交通事故的发生,针对关联规则方法用于交通事故分析,对交通的数值型属性无法给出有效地划分,为提高安全管理决策,提出引入模糊聚类,用改进FCM( Fuzzy c-Means)方法对数值属性进行聚类,可用取值的范围对分类属性进行聚类,采用模糊关联规则挖掘导致交通事故的原因和规律.模糊关联规则首先对FCM算法进行了改进,包括隶属度、权值和中心点的计算和修正方法,利用模糊关联规则方法进行挖掘,最后对算法进行了仿真和可视化显示,结果表明模糊关联规则方法挖掘出的规则符合现实情况,为交通管理提供有效的方法.     

基于关联规则挖掘的入侵检测系统分析与设计

分析入侵检测方法、入侵检测系统基本框架、关联规则数据挖掘的基本概念、挖掘的基本过程以及网络攻击方法.提出一种基于关联规则挖掘的异常模式入侵检测系统的设计方案.     

基于关联规则的船舶供电系统故障检测方法研究

当前的船舶供电系统中,相关故障信息属性受到船舶元器件复杂度的影响,往往不完整,对该设备的故障智能检测准确性不高;关联规则在不完整信号以及弱信号处理方面有着较大优势,在充分船舶供电系统工作原理的基础上,文章通过建立故障信号关联模型,对船舶供电系统上保护器、继路器的异常信号属性建立关联规则;利用最简属性规约形成故障决策表与故障信息关联决策度进行对比,判断故障位置;实验结果表明,该故障诊断系统在船舶供电规模和相关设备保护动作不完整的环境下,故障诊断的准确率较高,满足应用需求。