本文關(guān)鍵詞：校園網(wǎng)用戶行為信息的預(yù)處理與聚類方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與普及,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用已深入人們的生活。校園網(wǎng)作為互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分,在我國(guó)高校教育中占著舉足輕重的地位。校園網(wǎng)用戶數(shù)量快速增長(zhǎng),一些網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與管理的問(wèn)題也開(kāi)始暴露。校園網(wǎng)中用戶群體在網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)產(chǎn)生了海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)校園網(wǎng)中用戶行為的日志文件進(jìn)行分析,對(duì)于高校教學(xué)管理活動(dòng)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。論文旨在通過(guò)對(duì)校園網(wǎng)日志文件中的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,以獲取網(wǎng)絡(luò)用戶群體的網(wǎng)絡(luò)行為規(guī)律,為校園網(wǎng)管理者制定有效策略來(lái)引導(dǎo)用戶進(jìn)行合理的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)提供支持。目前校園網(wǎng)用戶行為信息的分析方法,往往只注重于聚類算法的算法設(shè)計(jì),沒(méi)有充分考慮校園網(wǎng)用戶網(wǎng)絡(luò)行為各屬性之間的關(guān)系,而研究過(guò)程中選用的聚類算法也多局限于校園網(wǎng)用戶行為分析中傳統(tǒng)算法的應(yīng)用與改進(jìn)。論文根據(jù)校園網(wǎng)用戶網(wǎng)絡(luò)行為的特點(diǎn),提出有效結(jié)合網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)的預(yù)處理方式,并在此基礎(chǔ)上,引入基于圖論的子空間聚類方法,結(jié)合線性慣性權(quán)重的粒子群聚類算法,應(yīng)用于預(yù)處理后所得數(shù)據(jù),得出有效的校園網(wǎng)用戶網(wǎng)絡(luò)行為模式。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)研究現(xiàn)有校園網(wǎng)用戶行為信息分析方法,包含統(tǒng)計(jì)方法和聚類方法中的預(yù)處理過(guò)程和聚類過(guò)程。并對(duì)常用的聚類算法及其性能進(jìn)行了介紹。(2)針對(duì)校園網(wǎng)中用戶行為信息數(shù)據(jù)特點(diǎn),結(jié)合現(xiàn)有預(yù)處理方法,提出適用于校園網(wǎng)用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)的新的預(yù)處理方法,解決現(xiàn)有分析方法中只能分析單一屬性,不能將不同屬性進(jìn)行融合分析的問(wèn)題。(3)根據(jù)校園網(wǎng)用戶行為信息數(shù)據(jù)特點(diǎn),在聚類過(guò)程中引入基于圖論的子空間聚類方法,將研究對(duì)象的聚類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)向加權(quán)圖的頂點(diǎn)分割問(wèn)題,在此基礎(chǔ)上對(duì)原始研究數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后所得的距離矩陣提取特征矩陣,實(shí)現(xiàn)對(duì)校園網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中高維數(shù)據(jù)的有效降維,并在此基礎(chǔ)上引入帶有線性慣性權(quán)重的粒子群聚類算法,完成校園網(wǎng)用戶行為信息的分析。本文的創(chuàng)新點(diǎn)包括:(1)提出針對(duì)校園網(wǎng)用戶行為信息的歸一化加權(quán)的預(yù)處理方法,完成研究對(duì)象不同屬性數(shù)據(jù)的融合分析。(2)在校園網(wǎng)用戶行為信息分析中提出將子空間概念和粒子群聚類相結(jié)合的聚類算法,完成研究數(shù)據(jù)的有效降維,在一定程度上避免常用聚類算法容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了對(duì)研究對(duì)象的聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的預(yù)處理方法可以完成研究數(shù)據(jù)中不同屬性的融合,實(shí)現(xiàn)對(duì)校園網(wǎng)對(duì)象的融合分析。在此基礎(chǔ)上引入基于子空間的粒子群聚類算法,對(duì)比現(xiàn)有校園網(wǎng)用戶行為信息研究方法,降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度,避免了中心點(diǎn)選擇的敏感性,增強(qiáng)了高位數(shù)據(jù)的處理能力,實(shí)現(xiàn)了聚類結(jié)果的穩(wěn)定性,得出了更真實(shí)的聚類結(jié)果,為校園網(wǎng)用戶行為信息研究提供了新的思路。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)行為分析 歸一化加權(quán) 子空間聚類 校園網(wǎng)用戶
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.18;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 課題研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 論文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)13-14
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 校園網(wǎng)用戶行為信息分析方法15-27
• 2.1 校園網(wǎng)用戶行為定義15
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘15-17
• 2.2.1 基本概念15-16
• 2.2.2 運(yùn)行過(guò)程16-17
• 2.3 統(tǒng)計(jì)方法17-18
• 2.4 預(yù)處理方法18-20
• 2.4.1 數(shù)據(jù)清理19
• 2.4.2 數(shù)據(jù)集成和變換19-20
• 2.4.3 數(shù)據(jù)歸約20
• 2.5 聚類方法20-26
• 2.5.1 基本概念20-21
• 2.5.2 分析方法21-24
• 2.5.3 常用聚類算法比較分析24-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 歸一化加權(quán)預(yù)處理方法27-31
• 3.1 常用校園網(wǎng)用戶行為信息預(yù)處理方法分析27-28
• 3.2 歸一化加權(quán)預(yù)處理方法28-29
• 3.2.1 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理28-29
• 3.2.2 加權(quán)歸一化29
• 3.3 改進(jìn)后的預(yù)處理流程29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于子空間的粒子群聚類方法31-43
• 4.1 常用校園網(wǎng)用戶行為信息數(shù)據(jù)分析方法分析31
• 4.2 基于圖論的子空間聚類方法31-36
• 4.2.1 圖論相關(guān)技術(shù)32-33
• 4.2.2 數(shù)學(xué)解釋33-34
• 4.2.3 相關(guān)矩陣34-35
• 4.2.4 子空間聚類算法流程35-36
• 4.3 粒子群聚類算法36-40
• 4.3.1 基本粒子群算法36-38
• 4.3.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法38
• 4.3.3 參數(shù)分析38-39
• 4.3.4 算法流程39-40
• 4.3.5 改進(jìn)慣性權(quán)重40
• 4.4 校園網(wǎng)用戶行為分析聚類算法40-41
• 4.4.1 算法流程40-41
• 4.4.2 算法時(shí)間復(fù)雜度分析41
• 4.5 本章小結(jié)41-43
• 第五章 預(yù)處理和聚類方法應(yīng)用與分析43-57
• 5.1 校園網(wǎng)用戶行為信息分析背景43-45
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源43-44
• 5.1.2 數(shù)據(jù)特點(diǎn)44-45
• 5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理45-49
• 5.2.1 數(shù)據(jù)清理和特征提取45-46
• 5.2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換46-48
• 5.2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化48-49
• 5.2.4 加權(quán)歸一化49
• 5.3 聚類應(yīng)用及結(jié)果分析49-56
• 5.3.1 計(jì)算距離矩陣49-50
• 5.3.2 算法運(yùn)行環(huán)境及參數(shù)配置50
• 5.3.3 聚類結(jié)果50-53
• 5.3.4 聚類結(jié)果分析53-54
• 5.3.5 算法對(duì)比54-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 研究工作總結(jié)57-58
• 6.2 展望58-59
• 致謝59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 在學(xué)期間發(fā)表的論文和取得的學(xué)術(shù)成果65

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