本文關鍵詞：基于K-均值與AGNES聚類算法的校園網(wǎng)行為分析系統(tǒng)研究

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【摘要】：校園網(wǎng)中的服務器存有海量的用戶訪問日志文件,記錄了校園網(wǎng)用戶的訪問信息。鑒于此,提出了一種基于聚類算法的校園網(wǎng)用戶行為分析技術,設計和實現(xiàn)了數(shù)據(jù)預處理系統(tǒng),對日志數(shù)據(jù)進行一系列的清理、合并,標準化等預處理,使其更好地適應后續(xù)的聚類操作。將預處理后的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),分別實現(xiàn)了三種常用的聚類算法對日志數(shù)據(jù)進行聚類,然后從聚類準確率和聚類速度兩個角度對現(xiàn)有算法進行優(yōu)化。為了提高聚類準確率,提出了用K-均值算法結合AGNES算法的方法;為了提高聚類速度,在MPICH2平臺上設計和實現(xiàn)了并行K-均值算法,實現(xiàn)多機并行分析,最后簡單介紹了校園網(wǎng)行為分析系統(tǒng)的應用。
【作者單位】： 南京工程學院信息化建設與管理辦公室;
【關鍵詞】： 校園網(wǎng) 行為分析 聚類算法 MPICH
【基金】：南京工程學院科研基金項目:基于Web服務的數(shù)字校園短信平臺研究與應用(QKJB201313)
【分類號】：TP393.18
【正文快照】： 0引言當前,為了更好地管理校園網(wǎng),各個高校會在校園網(wǎng)中安裝各種硬件設備,記錄校園網(wǎng)用戶的訪問信息。日積月累,校園網(wǎng)中就積累了大量的用戶訪問記錄[1]。但是,這些硬件設備自帶的軟件只能用來記錄訪問信息,但卻無法進一步挖掘存在于這些數(shù)據(jù)中的潛在關系,無法以現(xiàn)有數(shù)據(jù)預測

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