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1、隨著網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越來(lái)越大?;ヂ?lián)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展成為一個(gè)巨大的、分布廣泛的信息庫(kù),基于這個(gè)巨大信息庫(kù)的應(yīng)用將產(chǎn)生同樣巨量的網(wǎng)絡(luò)日志,這些網(wǎng)絡(luò)日志蘊(yùn)含著極其豐富的可能被挖掘的隱含信息。對(duì)這些挖掘出的隱含信息進(jìn)行分析,可以提高網(wǎng)絡(luò)提供的服務(wù)質(zhì)量,有助于網(wǎng)絡(luò)性能管理等。 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是目前不確定知識(shí)和推理領(lǐng)域最有效的理論模型之一。本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)日志挖掘,為從網(wǎng)絡(luò)日志中找出潛在的有用的信息,進(jìn)行方法框架的嘗試研究,以有助
2、于網(wǎng)絡(luò)管理時(shí)做出正確的決策,提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。 本文描述了如何運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來(lái)挖掘一個(gè)真實(shí)的每天約有一千萬(wàn)條數(shù)據(jù)的大型網(wǎng)絡(luò)日志,以達(dá)到預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量的目的。為了挖掘這么大的數(shù)據(jù)集,本文首先用一些準(zhǔn)則過(guò)濾和歸并了數(shù)據(jù)集,并通過(guò)進(jìn)一步地離散化,把原始的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為用于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的規(guī)整的數(shù)據(jù)集。然后針對(duì)單個(gè)小時(shí)和一天的數(shù)據(jù)分別采用基于評(píng)分的方法加上ORSearch搜索算法和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)增量學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,在構(gòu)造出的貝葉斯
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