基于遗传聚类算法的Web日志挖掘研究

计算机毕业论文题目_计算机专业毕业论文选题参考 1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究 2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究 3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究 4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究 5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究 6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究 7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究 8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究 9、基于内容的图像检索与推荐技术研究 10、物联网技术及其在监管场所中的应用 11、移动图书馆的研发与实现 12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现 13、基于O2O模式的外卖订餐系统 14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析 15、微信公众平台CMS的设计与实现 16、环保部门语义链网络图形化呈现系统 17、BS结构计量信息管理系统设计与研究 18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现 19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究 20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究 21、基于CDMI的云存储框架技术研究 22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进 23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现 24、车站商铺信息管理系统设计与实现 25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现 26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统 27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究 28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进 29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究 30、光纤网络资源的智能化管理方法研究 31、基于差异同步的云存储研究和实践 32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究 33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究 34、中文微博情绪分析技术研究 35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现 36、公交车辆保修信息系统的研究与设计 37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发 38、基于云平台的展馆综合管理系统 39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究 40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature 41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用 42、线性判别式的比较与优化方法研究 43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究 44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究 45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术 46、微博用户兴趣挖掘技术研究 47、面向多源数据的信息抽取方法研究 48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究 49、面向报关行的通关服务软件研究与优化 50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践 51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响 52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究 53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究 54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究 55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究 56、机器人认知地图创建关键技术研究 57、Web服务网络分析和社区发现研究 58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究 59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究 60、传感器网络关键安全技术研究 61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究 62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究 63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析 64、电信机房综合管控系统设计与实现 65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究 66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用 67、一种智能力矩限制器的设计与研究 68、移动IPv6切换技术的研究 69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究 70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究 71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现 72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究 73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究 74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究 75、基于AUV的UWSN定位技术的研究 76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究 77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究 78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现 79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究 80、PRAM模型应用于同步机制的研究 81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究 82、云存储系统中副本管理机制的研究 83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究 84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究 85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化 86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究 87、融入隐私保护的特征选择算法研究 88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现 89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现 90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用 91、基于语义的领域信息抽取系统 92、基于MMTD的图像拼接方法研究 93、基于关系的垃圾评论检测方法 94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用 95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发 96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究 97、位置可视化方法及其应用研究 98、DIVA模型中定时和预测功能的研究 99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究 100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究 101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响 102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究 103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究 104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究 105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究 106、机器人认知地图创建关键技术研究 107、Web服务网络分析和社区发现研究 108、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究 109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究 110、传感器网络关键安全技术研究 111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究 112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究 113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析 114、电信机房综合管控系统设计与实现 115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究 116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用 117、一种智能力矩限制器的设计与研究 118、移动IPv6切换技术的研究 119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究 120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究 121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现 122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究 123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究 124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究 125、基于AUV的UWSN定位技术的研究 126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究 127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究 128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现 129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究 130、PRAM模型应用于同步机制的研究 131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究 132、云存储系统中副本管理机制的研究 133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究 134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究 135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化 136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究 137、融入隐私保护的特征选择算法研究 138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现 139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现 140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用 141、基于语义的领域信息抽取系统 142、基于MMTD的图像拼接方法研究 143、基于关系的垃圾评论检测方法 144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用 145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发 146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究 147、位置可视化方法及其应用研究 148、DIVA模型中定时和预测功能的研究 149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究 150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究。

基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述摘要：数据挖掘是对大型数据库的数据进行统计分析、提取信息的方法，其基础是人工智能技术。

遗传算法和神经网络是人工智能技术中最重要的技术。

通过对遗传算法和神经网络的特征分析，阐述了遗传算法与神经网络混合算法在数据挖掘中的应用，指出了数据挖掘技术未来发展的方向。

关键词：数据挖掘；数据库；遗传算法；神经网络1遗传算法基本特征遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种具有广泛适用性的通用优化搜索方法。

遗传算法主要借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传和变异等作用机制来产生下一代种群，如此逐代进化，直至得到满足要求的后代即问题的解，是一种公认的全局搜索能力较强的算法。

遗传算法有良好智能性，易于并行，减少了陷于局部最优解的风险。

遗传算法的处理对象不是参数本身，而是对参数集进行了编码的个体，可以直接对集合、队列、矩阵、图表等结构进行操作。

同时，在标准的遗传算法中，基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，并在此基础上进行遗传操作；遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导它的搜寻方向。

正是这些特征和优点，使得遗传算法在数据挖掘技术中占有很重要的地位，既可以用来挖掘分类模式、聚类模式、依赖模式、层次模式，也可用于评估其它算法的适合度。

2神经网络基本特征神经网络是人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模拟，是以大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接形成的复杂非线性系统。

人工神经网络本质上是一个分布式矩阵结构，它根据样本的输入输出对加权法进行自我调整，从而近似模拟出输入、输出内在隐含的映射关系。

建模时，不必考虑各个因素之间的相互作用及各个因素对输出结果的影响机制，这恰好弥补了人们对各个因素及对输出结果的机制不清楚的缺陷，从而解决众多用以往方法很难解决的问题。

神经网络具有大规模的并行处理和分布式的信息存储，有良好的自适应、自组织性，学习能力很强，有较强的联想功能和容错功能，在解决机理比较复杂、无法用数学模型来刻画的问题，甚至对其机理一无所知的问题等，神经网络方法特别适用，是一种用于预测、评价、分类、模式识别、过程控制等各种数据处理场合的计算方法，其应用已经渗透到多个领域，在计算机视觉、模式识别、智能控制、非线性优化、信号处理、经济和机器人等方面取得了可喜的进展。

［数据挖掘在Web中的应用］在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。

作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦?什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗?“知己知彼，才能百战不殆"，你真的了解自己吗?挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能.如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。

［问题]：1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中,我们能做哪些有意义的数据分析？基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。

与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同,基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。

这些数据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。

WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘,从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。

我们前面所举的例子正属于这一种类型。

基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n—grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式。

基于WEB 结构的挖掘：半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP （修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类。

服装行业库存管理系统设计方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目的与意义 (2)1.3 项目研究方法 (3)第二章库存管理概述 (3)2.1 库存管理基本概念 (3)2.2 库存管理的重要性 (3)2.3 库存管理的主要任务 (4)第三章服装行业库存管理现状分析 (4)3.1 服装行业库存管理现状 (4)3.2 服装行业库存管理存在的问题 (5)3.3 影响服装行业库存管理的因素 (5)第四章库存管理系统需求分析 (5)4.1 功能需求 (5)4.1.1 库存管理模块 (5)4.1.2 销售管理模块 (6)4.1.3 采购管理模块 (6)4.1.4 数据分析模块 (6)4.2 功能需求 (7)4.2.1 响应时间 (7)4.2.2 数据存储容量 (7)4.2.3 数据处理能力 (7)4.2.4 系统稳定性 (7)4.3 可行性分析 (7)4.3.1 技术可行性 (7)4.3.2 经济可行性 (7)4.3.3 运营可行性 (7)4.3.4 法律可行性 (7)第五章系统设计 (7)5.1 系统架构设计 (7)5.2 数据库设计 (8)5.3 模块设计 (8)第六章关键技术研究 (9)6.1 库存预测算法研究 (9)6.2 库存优化算法研究 (9)6.3 数据挖掘技术在库存管理中的应用 (10)第七章系统开发与实现 (10)7.1 开发环境与工具 (10)7.1.1 开发环境 (10)7.1.2 开发工具 (11)7.2 系统开发流程 (11)7.3 系统测试与优化 (11)7.3.1 测试策略 (11)7.3.2 测试执行 (12)7.3.3 优化策略 (12)第八章系统应用案例分析 (12)8.1 案例一：某服装企业库存管理现状 (12)8.1.1 企业背景 (12)8.1.2 库存管理现状 (12)8.2 案例二：某服装企业库存管理系统实施效果 (13)8.2.1 系统实施背景 (13)8.2.2 系统实施过程 (13)8.2.3 实施效果 (13)8.3 案例三：某服装企业库存管理改进措施 (13)8.3.1 加强库存数据管理 (13)8.3.2 优化库存调配策略 (13)8.3.3 提高员工素质 (13)8.3.4 加强库存预警机制 (13)第九章系统评价与改进 (13)9.1 系统功能评价 (14)9.2 系统功能评价 (14)9.3 系统改进方向 (14)第十章结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限 (15)10.3 研究展望 (16)第一章引言1.1 项目背景经济的快速发展，服装行业作为我国国民经济的重要组成部分，其市场规模逐年扩大。

基于Zipf定律的二值化Web聚类算法研究王荣;孙爱民;吴坤芳【摘要】分析Web聚类,并针对Web用户聚类提出了使用二值属性描述对象.利用Zipf定律将时间属性进行二值化,然后采用ROCK算法进行聚类.通过实验证明,以Zipf定律为准则的ROCK算法具有很好的聚类效果.%This paper analyzes Web clustering firstly, then proposes to describe the object using binary property for users clustering in Web clustering. The time property is binaryzed using Zipf' s law, then the object is clustered using ROCK algorithm. The result shows that the work for clustering is well.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2012(030)003【总页数】3页(P345-347)【关键词】Web聚类;Zipf定律;二值属性;ROCK算法【作者】王荣;孙爱民;吴坤芳【作者单位】漯河职业技术学院,河南漯河462000;漯河职业技术学院,河南漯河462000;漯河职业技术学院,河南漯河462000【正文语种】中文【中图分类】TP391Web日志上的聚类分为用户聚类和页面聚类，用户聚类包括用户访问会话聚类和用户访问事务聚类，目的是建立具有相似浏览模式的用户（或访问事务）类；页面聚类目的是发掘具有相关内容的页面类，当同类用户的成员再次登陆网站时，能自动地按照配置文件给出相应的推荐网页，这对于Internet搜索引擎和Web提供商都是非常有用的[1].页面聚类和用户聚类的关系如图1所示[2].其中页面聚类是纵向聚类，用户聚类是横向聚类.图1表示了包含5个数据集，其中U代表用户会话，F代表Web页面，表中的数值“1”代表该页面在相应的用户会话有效，“0”代表该页面无效，从图中可以直观地看出用户/页面之间的关系.例如用户U1看到的有效页面是｛F4、F5｝.对于页面的有效性，传统的方法是数值“1”代表该页面在相应的用户会话中出现，“0”代表该页面没有出现[2]，完全没有考虑时间的长短因素，以至于数据经过二值变换就产生很大的偏差.有的方法考虑时间量的因素，往往设定一个阈值，这个阈值由领域专家给定，具有不确定性.本文利用Zipf定律，将时间属性进行二值化，然后采用ROCK算法进行聚类.Web日志文件经过预处理后，生成的用户会话文件通常包含用户会话ID、时间戳和被请求页面ID.在聚类分析中，用户在页面上停留时间的长短也会影响用户的聚类，本文利用Zipf定律作为二变量赋值的依据，Zipf定律与二八律分布（zipf－like law），即“花80%的时间在20%高质量的网页上，用户会在较短的时间内获得自己需要的知识”.1.1 Zipf定律与二八律分布Zipf定律最初由G.K.Zipf发现于语言学中，现在除语言学之外，在其他众多的社会和自然科学领域内，也发现了大量的类似现象.鉴于Zipf定律出现的广泛性，本文中引入Zipf定律.Zipf定律和二八律之间有着密切的关系，而且受参数α的影响[3]. Φ（k，α）与 k/N 之间的关系如图2所示.可以看到，对于基本Zipf定律，其二八律分布比较明显，而对于类Zipf定律，则受α值的影响：α越大，则越接近二八律分布，α越小，则越偏离二八律分布.1.2 时间量转换算法如果用户浏览网页的时间量相当，可以按属性值均值来确定对象的二态属性值，均为1[4]；如果用户浏览网页的时间量相差甚远，根据Zipf定律和二八定律分布，即“花80%的时间在20%高质量的网页上，用户的学习水平会逐步提高”，按用户浏览网页的时间大小来确定对象的二值属性值.Step1：赋1值，按属性的均值为二值变量赋值.①计算n个对象的第i个属性值Yi（i＝1…y）、总和Si（i＝1…y）和均值y¯i（i＝1…y）；②如果某属性列值全部符合条件yij∈［y¯i×0.8，y¯i×1.2］，则赋值 yij＝1，其中（j＝1…n）；③如果对象全部属性列均已赋值完毕，赋值完毕，可以进行聚类.否则，转入Step2.Step2：赋1、0值，对未赋值的x（x≤y）个属性按属性的二八定律赋值.①对n个对象的第i个属性值Yi（i＝1…x）按升序排列得对象Uj（j＝1…n）；③如果i≤x，返回Step1，直至赋值完成，可以进行ROCK算法聚类.ROCK（Robust Clustering Using Links）算法是一种面向分类属性数据的聚类算法，ROCK算法首先用相似度阀值θ和共同邻居的概念，即基于元组之间的连接数目来计算相似形，如果一对元组的相似形超过某一阈值，则称这一对元组为邻居.根据两个数据点是否为邻居的相似度阈值θ，从给定的数据相似度矩阵中构建一个稀疏图，然后对该稀疏图使用分层聚类算法进行聚类.以下简单介绍ROCK算法的基本概念[6].定义1 θ为使用者自定的邻居阈值.相似度函式sim（pi，pj）≥θ，其中sim（pi，pj）为两个数点pi、pj的相似度，其取值范围为［0，1］，值越大表越相似.定义2 pi、pj这两个数点的相似度采用Jaccard系数.则定义 3 link（pi，pj）为集合 Ni与 Nj交叉连接数，其中 Ni，Nj分别为 pi、pj的邻居表.定义4 适合度函数（goodness function）其中：Ci，Cj是两个簇，ni，nj分别是两个簇中的点的数目.假设以 Ci为参考点，每个点概略有ni（fθ）个邻居；专家选择的阈值是：（fθ）＝（1－θ）（/1＋θ）. ROCK算法的核心思想是：最初从数据库中随机选取n个样品点，组成一个集合S，作为输入数据，输入参数为：n、S和k（形成聚类的数目）.最初，每一个点是一个隔离的聚类，计算各点的连接数.为每一个聚类i建立一个局部累堆 q［i］，q ［i］包含每一个与聚类 i的连接数不为零的聚类 j，在 q［i］中的各聚类 j依 g（i，j）值由大至小排序.建立一全局累堆（global heap）Q，包含每一q［i］的适合度函式最大值的聚类j.每一次融合时，Q中最好的聚类j和q［j］中的最好的聚类合并，每次合并后，包括新形成的聚类，重新计算各区域累堆和全域累堆.在第5步中循环重复直到在局部累堆Q中只剩下k个聚类为止，另外，如果每对剩下的聚类之间的连接数目变为零时，循环也停止聚类[5].实验室局域网内建立一个实验系统，经过实验得到用户的满意度较高[6]，为了验证ROCK算法性能，抽取5个数据集，其中U代表用户会话，F代表Web页面，用户根据自身的兴趣有选择性地浏览网页，得到一个浏览页面的时间量表，时间量的单位是s，如表1所示.从表1中可以看出，按不同准则可转换出不同效果的二值变量.以传统转换的二值变量表，ROCK算法聚类的趋势是｛｛U2，U3，U4｝，｛U1，U5｝｝这两个簇.而以Zipf定律为准则进行转换，充分考虑了用户时间量的因素，ROCK 算法聚类的趋势是｛｛U1，U2｝，｛U3，U4｝，｛U5｝｝这三个簇. 经过比对，以 Zipf定律为准则的转换结果比较能反映出用户们的真正意图[1].在解决Web聚类中的Web用户聚类问题过程中，针对用户对网页浏览的时间量的长短问题，利用Zipf定律，将时间属性进行二值化，然后采用ROCK算法进行聚类，通过实验表明二值化的聚类方法有效，同时，验证的结果表明，用二值化表示对象的方法不仅简洁、方便、易懂，而且计算的结果符合人们的逻辑思维习惯.［1］王荣.基于二值属性聚类的个性化系统研究［D］.郑州：郑州大学，2006：21－31.［2］杨怡玲.基于Web日志挖掘技术的智能Web站点研究［D］.上海：上海交通大学，2002：53－73.［3］石磊，古志民，卫琳.基于Web流行度的选择Markov预取模型［J］.计算机工程，2006，32（11）：72-74.［4］宋艳，梁静国.基于二值属性的聚类分析算法［J］.哈尔滨工程大学学报，2004，25（4）：499－503.［5］ Guha S，Rastogi R，Shim K.Rock：a robust clustering algorithm for categorical attributes［C］//Proceedings of the 15th International Conference on Data Engineering.Los Alamitos（CA，USA）：IEEE Computer Society Press，1999：512－521.［6］王荣，王飞戈，吴坤芳.基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究［J］.河南科学，2011，29（11）：1346－1349.［7］郭崇慧.数据挖掘教程［M］.北京：清华大学出版社，2006.。

网络安全数据挖掘技术研究随着信息化时代的发展，网络安全问题愈加重要，数据挖掘技术也因此得以广泛应用于网络安全领域。

在这篇文章中，我将对网络安全数据挖掘技术进行深入探讨。

一、什么是网络安全数据挖掘技术？网络安全数据挖掘技术是指通过利用各种数据挖掘算法，对网络安全领域中大量的、复杂的、高维度的数据进行分析，从中获得安全事件发生的规律和趋势，掌握网络安全状态的变化和演化，从而提高网络安全的检测、预警和防御能力。

网络安全领域中的数据包括但不限于：网络流量数据、入侵日志数据、攻击行为数据、恶意代码样本、网络拓扑数据、安全检测报告、安全排名等数据。

这些数据包含了网络安全领域的关键信息，通过对这些数据进行分析，可以及时发现网络攻击和漏洞，从而提高安全响应效率，避免安全事件带来的损失。

二、网络安全数据挖掘技术的应用网络安全数据挖掘技术主要应用于以下三个方面：1.网络入侵检测网络入侵检测是指通过监测网络流量、系统日志等数据，发现网络中的入侵攻击行为。

网络入侵检测系统可以分为两类：基于规则的系统和基于机器学习的系统。

基于规则的系统依靠已知的攻击行为特征，设置相应的检测规则进行检测。

而机器学习则可以通过对一定量的已知攻击行为和正常行为进行分析，建立模型，利用模型检测未知的攻击行为。

2.威胁情报分析威胁情报分析是指通过分析各种威胁情报数据，研究网络攻击者的行为规律、攻击方式及攻击目标等，提高检测、预警和应对能力。

威胁情报分析的核心是建立完整的威胁情报库，这包括了恶意软件样本、网络攻击事件、黑客组织结构等信息。

通过对这些信息的整理、分析和挖掘，可以及时了解网络攻击的趋势和演变，从而更好地采取针对性的安全措施。

3.恶意代码分析恶意代码分析是指对针对某个特定系统或目标的恶意代码进行分析，找出其攻击方式、行为特征和代码结构等关键信息。

恶意代码分析的过程包括反汇编、静态分析和动态分析等，通过综合分析可以找出恶意代码的攻击目的和方式，为安全防御提供参考。

Web挖掘技术Web挖掘技术是实现Web个性化服务的核心技术之一。

Web挖掘的一般过程可以分成三个阶段：1.预处理：需要对收集的数据进行必要的预处理，如清除“脏”数据。

2.模式发现：应用不同的Web挖掘算法发现用户访问模式。

3.模式分析：从发现的模式集合中选择有意义的模式。

Web挖掘通常可以分成三大类，如图12-2所示。

图12-2 Web挖掘的分类Web内容挖掘是从Web资源中发现信息或知识的过程。

在创建个性化服务系统时，人们通常应用Web内容挖掘对网页内容进行分析，其中网页的自动分类技术在搜索引擎、数字化图书馆等领域得到了广泛的应用。

根据实现方法的不同可以分成基于代理的方法和数据库方法。

Web内容挖掘由于直接处理数据对象的内容，因此得到的结果一般比较精确，在个性化系统中得到较广泛的应用。

Web使用挖掘技术通常可以应用到两个领域: 当用来分析Web服务器的访问日志时，可以利用挖掘得到的服务模型来设计适应性Web站点；当应用到单个用户时，通过分析用户的访问历史来发现有用的用户访问模式。

Web使用挖掘由于处理数据对象通常为用户的访问历史或服务器的访问日志，无法得知数据对象代表的内容，因此得到的结果一般比较粗糙，但是由于该方法比较成熟而且实现起来也较内容挖掘简单，在个性化系统中也得到了较广泛的应用。

Web使用挖掘的基本方法包括：聚类、关联规则、序列模式、分类、依赖性建模、统计分析等。

Web结构包括页面内部的结构以及页面之间的结构。

挖掘Web结构信息对于导航用户浏览行为、改进站点设计、评价页面的重要性等都非常重要。

PageRank 算法和HITS算法利用Web页面间的超链接信息计算“权威型”（Authorities）网页和“目录型”（Hubs）网页的权值。

Web结构挖掘通常需要整个Web的全局数据，因此在个性化搜索引擎或主题搜索引擎研究领域得到了广泛的应用。

基于Web挖掘的个性化技术所谓Web个性化，实质上就是一种以用户需求为中心的Web服务。

一种启发式日志模板自动发现方法张书雅;陈良国;陈兴蜀【期刊名称】《信息网络安全》【年(卷),期】2024()5【摘要】日志是安全分析领域的重要数据来源。

然而,非结构化原始日志无法直接用于安全分析,因此将日志解析为结构化模板是至关重要的第一步。

现有的日志解析方法大多假设属于相同日志模板的日志消息具有相同的日志长度,但日志存在变长变量,导致属于相同模板的日志消息被错误地提取成不同的模板。

因此,文章提出一种日志模板自动发现方法KeyParse,首先,基于最长公共子序列算法实现日志与模板的相似度计算,以此忽略变长变量带来的差异性影响,从而实现日志与模板的匹配;其次,基于最高频繁项实现日志模板分组,避免属于相同事件且长度不等的日志消息被划分到不同模板组,减少了模板冗余并提升了模板匹配效率;最后,基于HeavyGuardian算法实现流式日志消息的最高频繁项统计,解决了传统频率统计方法难以适应流式日志消息词频动态变化的问题。

实验结果表明,KeyParse在面对多种类型日志集时均具有较高的准确率,平均解析准确度达0.968,并且在解析大型日志集时具有更好的性能。

【总页数】11页(P767-777)【作者】张书雅;陈良国;陈兴蜀【作者单位】四川大学网络空间安全学院;数据安全防护与智能治理教育部重点实验室;四川大学网络空间安全研究院【正文语种】中文【中图分类】TP309【相关文献】1.一种基于异构系统发现日志本体关联规则的方法2.一种基于机器学习的日志预警发现方法3.一种抗感染性疾病药物的启发式发现方法及其在治疗新型冠状病毒肺炎药物发现中的应用初探4.消防救援“可视化”指挥体系建设与应用初探5.一种基于分布式的启发式系统日志解析算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

2021⁃05⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications2021,41(5):1356-1360ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于Web of Science 的PageRank 人才挖掘算法李翀1，王宇宸1，2*，杜伟静1，2，何晓涛1，刘学敏1，张士波1，李树仁1（1.中国科学院计算机网络信息中心，北京100190；2.中国科学院大学，北京100049）（∗通信作者电子邮箱wangyuchen@ ）摘要：高水平论文是优秀科技人才的标志性成果之一。

聚焦“Web Of Science （WOS ）”热点研究学科，在构建学术论文语义Neo4j 网络图和挖掘出活跃科研社区基础上，利用PageRank 人才挖掘算法实现对科研社区中优秀科研人才的挖掘。

首先，对现有的人才挖掘算法进行详细研究和分析；其次，结合WOS 论文数据对PageRank 人才挖掘算法进行了优化设计和实现，加入了论文发表的时间因子、作者署名排序递减模型、周围作者节点对当前节点的影响、论文被引用量等多维度考量因素。

最后，基于热点学科计算机科学某社区近五年的论文数据进行了实验和验证。

结果表明，基于社区的挖掘更具有针对性，能够快速定位各学科代表性优秀和潜在人才，且改进后的算法对人才的发现更加客观有效。

关键词：Web Of Science ；Neo4j 图数据库；PageRank 算法；人才挖掘中图分类号：TP391文献标志码：APageRank -based talent mining algorithm based on Web of ScienceLI Chong 1，WANG Yuchen 1，2*，DU Weijing 1，2，HE Xiaotao 1，LIU Xuemin 1，ZHANG Shibo 1，LI Shuren 1（puter Network Information Center ，Chinese Academy of Sciences ，Beijing 100190，China ；2.University of Chinese Academy of Sciences ，Beijing 100049，China ）Abstract:The high -level paper is one of the symbolic achievements of excellent scientific talents.Focusing on the “Web of Science （WOS ）”hot research disciplines ，on the basis of constructing the Neo4j semantic network graph of academic papers and mining active scientific research communities ，the PageRank -based talent mining algorithm was used to realize the mining of outstanding scientific research talents in the scientific research communities.Firstly ，the existing talent mining algorithms were studied and analyzed in detail.Secondly ，combined with the WOS data ，the PageRank -based talentmining algorithm was optimized and implemented by adding consideration factors such as the paper publication time factor ，the author ’s order descending model ，the influence of surrounding author nodes on this node ，the number of citations of the paper.Finally ，experiments and verifications were carried out based on the paper data of the communities of the hot discipline computer science in the past five years.The results show that community -based mining is more targeted ，and canquickly find representative excellent and potential talents in various disciplines ，and the improved algorithm is more effectiveand objective.Key words:Web Of Science (WOS);Neo4j graph database;PageRank algorithm;talent mining引言科研论文是科研人员重要成果之一，高水平科研论文既可以反映作者的科研水平，一定程度也能反映出研究热点变化及国家科研投入变化情况。