基于K-均值与AGNES聚类算法的校园网行为分析系统研究

发布时间：2017-09-16 11:09

  本文关键词：基于K-均值与AGNES聚类算法的校园网行为分析系统研究

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【摘要】：校园网中的服务器存有海量的用户访问日志文件,记录了校园网用户的访问信息。鉴于此,提出了一种基于聚类算法的校园网用户行为分析技术,设计和实现了数据预处理系统,对日志数据进行一系列的清理、合并,标准化等预处理,使其更好地适应后续的聚类操作。将预处理后的数据作为输入数据,分别实现了三种常用的聚类算法对日志数据进行聚类,然后从聚类准确率和聚类速度两个角度对现有算法进行优化。为了提高聚类准确率,提出了用K-均值算法结合AGNES算法的方法;为了提高聚类速度,在MPICH2平台上设计和实现了并行K-均值算法,实现多机并行分析,最后简单介绍了校园网行为分析系统的应用。
【作者单位】： 南京工程学院信息化建设与管理办公室;
【关键词】： 校园网 行为分析 聚类算法 MPICH
【基金】：南京工程学院科研基金项目:基于Web服务的数字校园短信平台研究与应用(QKJB201313)
【分类号】：TP393.18
【正文快照】： 0引言当前,为了更好地管理校园网,各个高校会在校园网中安装各种硬件设备,记录校园网用户的访问信息。日积月累,校园网中就积累了大量的用户访问记录[1]。但是,这些硬件设备自带的软件只能用来记录访问信息,但却无法进一步挖掘存在于这些数据中的潜在关系,无法以现有数据预测

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本文编号：862677