Web日志挖掘的应用

通过利用数据挖掘技术对web日志挖掘,找到用户访问路径、频度、内容、时间等相关信息,发现用户兴趣爱好,改善站点结构、页面内容和外观,提高用户访问兴趣,从而提高网站的可用性。     

Web日志挖掘数据预处理的研究

Web日志挖掘技术是Web数据挖掘中最重要的应用。通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究,可以对网站的组织结构及其性能进行改进,增加个性化服务,发现潜在的读者群体。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、格式化数据。     

Windows操作系统日志安全的防范手段及设想

Window操作系统日志记录系统运行的状态,通过分析操作系统日志,可以实现对操作系统的实时监控,达到入侵防范的目的。目前保护操作系统日志的手段都存在一定的安全缺陷。为弥补这些安全缺陷,首先阐述系统日志安全通常包含哪几方面,然后分析现有系统日志安全的不足,主要讲述黑客如何通过提高权限来清除日志,最后提出系统安全的保护措施及防范手段及设想。     

基于日志分析的网络管理与安全审计系统

近几年来,随着因特网的飞速发展,网络安全问题日益突出,在这种情况下,网络管理与安全审计系统孕育而生,其审计重点主要在网络的访问行为和网络中的各种数据。对防火墙日志分析方面进行一系列研究,并利用SQL Server数据库设计基于日志分析的网络管理与安全审计系统,系统的实验结果说明日志分析技术的实用价值。目前,该系统已经应用于某广电网络。     

Web日志数据挖掘技术及应用

随着Web应用的高速发展和广泛普及,在Web服务器上收集大量的Web日志,这些日志记录Web用户对Web页面的每一次访问的过程,是一种宝贵的信息财富。主要介绍数据挖掘技术的应用。     

决策树算法在网站服务器日志分析中的应用

互联网技术的发展,大大提高了人们获取信息和咨询的灵活度和及时性,上网已经成为人们日常生活中的重要内容,人们通过浏览网站可以享受到娱乐,还能获取自己需要的知识,为了满足用户不断增加的使用需求,各类网站相应的逐渐扩大自己的规模,这样的举措虽然方便了用户更好的体验网站内容,但同时也为网站的日常维护工作提出了新的要求和挑战。文章简要分析决策树算法在网站服务器日志分析中的应用,为如何维护和管理庞大的数据提供可参考的意见。     

基于Web日志挖掘的图书借阅推荐算法研究

针对传统的FP-growth关联规则算法应用在图书借阅推荐系统会产生重复推荐的问题,提出一种改进算法。该算法生成最大频繁项目集,避免冗余频繁项目集的产生,有效解决产生重复推荐的可能。接着引入页面兴趣度阈值,将其应用于改进的FP-growth算法中,形成一种基于页面兴趣度的关联规则算法即IN FP算法,将该算法应用在图书推荐系统中不仅提高系统运行效率,而且具有较高的准确率。     

数据挖掘在图书馆日志信息中应用分析

数据挖掘技术能够从海量数据中获取相关信息,本文应用数据挖掘技术对于图书馆日志信息进行分析,建立维度模型,并结合对书目查询信息的web挖掘,较好地对未购图书类型需求度进行相关预测。     

一种基于日志结合分析的集群系统失效预测方法

研究了大规模超级计算机群系统的失效预测。针对现有的单一分析系统日志的方法不仅需要复杂的分布式数据挖掘技术,而且失效预测的召回率普遍不高的问题,提出了一种通过将记载集群系统负载变化的作业日志同系统日志结合起来分析来进行失效预测的方法。该方法的原理如下:首先,通过对原始系统日志和作业日志进行预处理和过滤,分别得到细粒度的二维的事件序列和作业序列;然后从中抽取出在系统日志的失效事件发生前作业日志所表现出的三种典型失效征兆;最后,利用失效征兆进行失效预测。在真实的IBM Blue Gene/P系统的系统日志和作业日志上的实验结果表明,基于两种日志结合分析的方法能以较高的准确率和召回率实现细粒度的失效预测。     

面向方面编程(AOP)在日志管理中的应用

AOP(面向方面编程)是OOP(面向对象编程)的延续,是一种实现软件横切关注点分离的一种技术,能够有效避免由于OOP不能解决横切问题带来的代码冗余、模块耦合度高、维护困难等诸多问题。不同的语言针对AOP的实现有不同的版本,比较有名气的有AspectJ等,将介绍AOP的基本原理,然后介绍.Net框架下如何将AOP技术运用到日志管理中。     

视频监控中的快速异常检测与分析

异常检测是视频监控中目标识别与跟踪的基础。本文提出了一种快速异常检测与分析算法,主要进行了有条件背景替换的检测,并采用分块的方法进行视频分析。同时提出了视频异常检测算法的评价准则,构造了检测标准视频序列。最后给出了实验结果。     

动态信号分析中的几种平均方法及应用

本文针对动态信号分析中的几种平均处理方法，从理论上进行了较为系统的讨论。结合具体实例，对各种方法的正确应用及效果进行了分析和验证。结果表明，对于具体应用对象选择不同的平均方法，是进行正确分析的一个重要步骤和前提条件。     

基于监控日志的电力信息内网安全审计系统实现

针对电力企业信息内网监控系统的日志审计功能薄弱的缺点,设计并实现一个针对该系统日志的安全审计系统。系统通过对电力信息内网安全监控的多种日志信息进行采集和预处理,并利用数据挖掘算法进行审计分析,使管理员准确掌握网络系统的安全状态,及时发现违反安全策略的事件并实时告警、记录,以便于事后追查取证。应用结果表明,系统既实现电网企业信息内网的安全审计功能,又为电网企业信息内网采取进一步的安全措施提供依据。     

多版本并发控制(MVCC)在分布式系统中的应用

<正>问题最近项目中遇到了一个分布式系统的并发控制问题。该问题可以抽象为:某分布式系统由一个数据中心D和若干业务处理中心L1,L2…Ln组成;D本质上是一个key-value存储,它对外提供基于HTTP协议的CRUD操作接口。L的业务逻辑可以抽象为下面3个步骤:read:根据keySet{k1,…kn}从D获取     

包络分析在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了设备状态监测和故障诊断技术发展和齿轮箱故障诊断技术的特点.阐述了包络分析的基本原理及其在机械故障诊断中的应用,重点分析了包络分析方法在齿轮箱故障诊断中的应用.通过对齿轮箱轴承故障诊断的实例分析,论证了包络分析在机械故障诊断领域是一种极其有效的工具.     

VMD-Hilbert变换在扬声器异常声检测中的应用

针对基于时频分析的扬声器异常声检测方法中短时傅里叶变换、小波包变换存在的不足,提出了一种基于变分模态分解-希尔伯特(Variational Mode Decomposition and Hilbert,VMD-Hilbert)变换的扬声器异常声检测方法。首先通过仿真信号分析,研究了VMD-Hilbert变换的时频特性,并与其他三种时频分析进行了对比,结果表明VMD-Hilbert变换具有更好的自适应性、能量聚焦性与时频分辨率。然后,对实测扬声器声响应信号进行VMD-Hilbert变换,求得被测扬声器单元的时频矩阵与标准时频矩阵之间的特征距离,并与其它三种时频分析下的特征距离进行对比。实验结果表明,VMD-Hilbert变换下的类间特征距离的离散度较大,便于更好地设定阈值,从而验证了VMD-Hilbert变换能更好地表征异常声的时频特征,以及其在处理非线性、非平稳的扬声器声响应信号时的优越性。     

小波分析与傅里叶分析的比较及其在故障诊断中的应用

小波分析是傅里叶分析的发展与延拓。本文首先对小波分析与傅里叶分析的概念及特征进行比较，然后简要论述了这两种分析方法在故障诊断中的应用。     

小波分析在自行火炮变速箱滚动轴承故障诊断中的应用

本文对某自行火炮变速箱中的滚动轴承进行故障诊断研究.分析了自行火炮变速箱中滚动轴承典型故障信号特征,介绍了小波分析工程应用的基本理论,最后研究了在发动机振动、齿轮啮合振动等大背景噪声下,利用小波分析方法有效地提取滚动轴承故障特征的方法,并通过实验结果分析验证了方法的可行性.     

时频分析在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械发生故障时振动信号的不平稳性，利用时频分析中的小波尺度图和再分配后的小波尺度图对点碰摩、松动、裂纹和油膜失稳故障进行对比分析，结果表明再分配小波尺度图比传统小波尺度图，具有更高的时频分辨率，可以更好地识别转子早期故障。     

小波分析在印刷机故障诊断中的应用

本文介绍了小波变换的原理及在印刷机故障诊断中的应用,利用小波包分析了其机械传动系统的故障。结果显示,同傅里叶变换和傅里叶变换(STFT)相比,小波变换及小波包变换是更有效的印刷机故障诊断方法。