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为了解决具有密度高、关联复杂的异构大数据网络的数据挖掘效率低下问题,基于多维关联架构,结合细粒度控制提出了数据挖掘算法.首先,在异构大数据网络存储与转发、处理的数据个性特征和差异化的基础上,给出了异构大数据网络数据定义和多维关联模型.接着,基于大数据网络多维关联初始化进程,通过大数据单位重构、维度置换、细粒度化和粒度均衡等,提出了多维关联细粒度数据挖掘算法.最后,通过与粗粒度算法、线性化结构数据挖掘算法对比了在不同网络规模和数据规模下的执行效率.实验结果表明,所提算法具有更佳的执行效率. 相似文献
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针对网络安全态势评估过程中存在数据源单一、实时性不强、准确率不高的问题,提出一种基于改进关联规则算法(Apriori算法)的网络安全态势感知方法;通过对数据的分析,发现在网络中存在关于安全态势的关联规则;通过网络攻击影响熵值序列的分析,对关联规则进行分类为空间正常和异常空间,进而对关联规则进行聚类分析;根据聚类后的规则划分网络安全态势等级;将改进后的算法应用到网络安全态势感知当中,实验结果表明,该方法满足了网络安全危险预警和实时监控的要求;改进的算法用于安全态势感知是可行的、有效的。 相似文献
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