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如今大型计算机网络中经常会出现各种各样的安全隐患,这便造成了大型计算机网络中的非正常数据挖掘情况出现异常。对此,本文便研究了一种新的大型计算机网络中的非正常数据挖掘技术,此技术是借助多种程序进行辅助的,主要包括:数据洗涤、格式转变以及模式挖掘等程序,通过以上这些程序来挖掘计算机网络中的非正常数据。本文也根据实际情况探讨了非正常数据挖掘技术、非正常数据挖掘系统以及实验检测。 相似文献
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《现代电子技术》2017,(2)
受到用户数据复杂性和多变性的影响,传统数据挖掘系统往往难以精确掌控用户数据走向。为加强数据挖掘系统的挖掘精度与稳定性,提出基于E-Learning的数据挖掘系统。该系统包括E-Learning编辑服务器和数据处理体系,ELearning编辑服务器由准备模块、展示模块和生成模块构成。准备模块为不了解E-Learning数据挖掘系统的用户提供帮助,将挖掘出的用户行为数据传递给展示模块,经展示模块对用户数据进行控制、筛选和解析并传输到生成模块与知识库,生成模块对挖掘出的用户数据进行个性化定制。数据处理体系利用数据挖掘查询语言进行数据查找与解析,将解析后的数据保存于知识库,并将数据传回E-Learning编辑服务器进行循环使用。软件设计中,给出通过数据挖掘查询语言衡量用户兴趣点,对知识库进行数据的多样性非标准挖掘过程。实验结果表明,所提方法拥有较高的挖掘准确度与稳定性。 相似文献
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《现代电子技术》2018,(7):147-151
为了解决传统PDA旅游导航系统存在旅游路线规划不完善、导航功能差和响应时间长的问题,设计基于数据挖掘的智能旅游导航系统。设计系统的总体结构包括旅游信息智能推荐模块、旅游行程规划模块、旅游信息资源库以及数据挖掘处理模块,系统中的旅游行程规划模块可根据游客自身需求,制定令游客满意的旅游线路;系统中的数据挖掘模块通过六大空间数据挖掘流程,深度挖掘游客感兴趣的旅游信息,加快旅游数据挖掘速率。给出系统的功能结构,并基于旅游多维数据的数据集特性挖掘的实现,挖掘出处于不同区域的旅游数据,基于旅游危险求助模块的实现,规避旅游导航过程中的危险情况,得到智能旅游导航结果。实验结果说明所设计系统旅游路线规划完善、导航性能强、响应效率高。 相似文献
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虚拟社区网络低维冗余数据本体结构属性难以确定,导致不能挖掘出全部的低维冗余数据,为此设计了虚拟社区网络低维冗余数据快速挖掘系统。利用基于ARM72TDI芯片的数据采集器获取原始数据,选取适当的方式进行数据读取与传送。采用自适应特征调度方法构建低维冗余数据聚类相似性函数,通过用四阶累积量切片压缩处理数据。引入权重因素,计算虚拟社区网络节点间相似度,分析虚拟社区网络用户之间多重关系。采用邻域空间交叉融合方法提取数据本体结构属性,以此实现低维冗余数据挖掘。测试结果表明,该系统能够挖掘出全部低维冗余数据,数据挖掘总耗时为21.3 s,说明该系统能够全面、快速挖掘出低维冗余数据。 相似文献
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为了提高电力云数据并行化处理和调度能力,提出基于云计算的电力云数据并行化处理系统设计。主要包括云计算信息处理模块、数据加载模块、总线控制模块和人机交互模块,构建电力云数据并行化处理的集成数据库模型,采用分布式云结构融合方法实现对电力云数据并行调度过程中的分块模板检测和输出总线控制,采用网络重构方法实现对电力云数据并行调度处理过程中的网络组网设计,在数据加载模块中实现对电力云数据的并行加载,通过总线输出控制建立电力云数据并行处理的集成云信息处理平台,实现对电力云数据并行挖掘和优化处理。仿真测试结果表明,设计的电力云数据并行处理系统数据挖掘和资源调度能力较强,提高了电力云数据的集成处理能力。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(8)
以往Web异常数据挖掘软件通常采用小波变换和回声状态网络模型,存在数据库内闭频繁项集"左边"数据循环散布现象,大大降低了异常数据挖掘精度。研究Web异常数据挖掘的软件开发与改进方法,通过post Web异常数据挖掘的堆栈弹出,保障Web数据库内不出现闭频繁项集"左边"数据循环散布现象。在此基础上,采用改进的K-means算法设计用户行为数据分类模块分类用户行为数据,采用异常检测模块通过MapReduce中的map函数确定数据的异常访问类型,Combine和Reduce函数汇总异常访问类型一致的异常检测数据,输出Web异常数据,并采用警告触发模块进行警告。经实验证明,所研究方法挖掘Web异常数据的平均准确度约为97.86%,挖掘不同规则中异常数据的平均结果为96.88%,说明此方法具有较高的挖掘精度和实用性。 相似文献