基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的網(wǎng)絡(luò)行為特征分析技術(shù)研究.pdf

1、隨著Internet應(yīng)用的不斷深入，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪械囊粋€(gè)重要組成部分。每天承載著我們活動(dòng)信息的海量數(shù)據(jù)，在網(wǎng)絡(luò)中不停的流動(dòng)、交換。這些記錄人們網(wǎng)絡(luò)行為的數(shù)據(jù)中隱含了上網(wǎng)習(xí)慣、個(gè)人愛(ài)好、所屬社團(tuán)等特征信息，而這些特征信息是無(wú)法直接得到的。網(wǎng)絡(luò)行為特征分析技術(shù)可以幫助我們從海量、多樣的數(shù)據(jù)中挖掘出這些特征信息，利用這些特征信息，我們可以識(shí)別惡意攻擊行為，提高網(wǎng)站個(gè)性化服務(wù)的層次和效率，完善政府、科研機(jī)構(gòu)的決策支持系統(tǒng)。
　

2、　本文從如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)行為特征分析的角度出發(fā)，在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最新研究成果進(jìn)行了系統(tǒng)研究和總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)行為特征分析的特點(diǎn)，圍繞著關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)行為特征分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)方面進(jìn)行了深入細(xì)致的研究，取得了若干創(chuàng)新和成果。
　　1．本文提出了一種基于多維事務(wù)線索樹(shù)（MTT-tree）的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并將其應(yīng)用到了網(wǎng)絡(luò)行為特征分析中。該算法在事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮成的多維事務(wù)線索樹(shù)上進(jìn)行多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖

3、掘，節(jié)省了內(nèi)存空間，只需要掃描一遍事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，提高了算法的性能。同時(shí)，利用保存了歷史數(shù)據(jù)的MTT-tree，實(shí)現(xiàn)了增量式的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。
　　2．本文針對(duì)傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模式易產(chǎn)生大量冗余規(guī)則的缺點(diǎn)，將約束引入到關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的過(guò)程中，結(jié)合MTT-tree算法，建立了一個(gè)交互式的挖掘模型。該模型分別在頻繁模式發(fā)現(xiàn)階段采用了基于維信息的數(shù)據(jù)約束，在關(guān)聯(lián)規(guī)則生成階段采用了基于興趣度的規(guī)則約束。該模型提高了挖掘算法的針對(duì)性，縮小了挖掘