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数据挖掘在用户上网行为分析中的应用研究
Application of Data Mining in the User’s Online Behavior Analysis
【摘要】 严格遵循数据挖掘的步骤,采用时间序列挖掘算法,结合微软的BI数据挖掘工具(SQL Server Business Intelligence Development Studio)对从数据堂[9]上采集的数据集进行建模,从而挖掘出在特定时间段内用户的上网行为模式和潜在的上网规律,对校园网络的科学管理提出了合理的建议。
【Abstract】 Strictly following the steps of data mining,applying time series mining algorithms,combined with Microsoft’s BI data mining tools(SQL Server Business Intelligence Development Studio),established a model using the date set collected from the In ternet Traffic Archive[9],thereby excavated the users’online behavior patterns in a specific time,and the potential of the online regular patterns,and then put forward reasonable proposals for scientific management of the campus network.
【关键词】 数据挖掘；
用户上网行为分析；
网络用户行为挖掘；
网络用户行为模式；
校园网用户上网行为分析；
【Key words】 data mining； users online behavior analysis； users online behavior patterns； campus net work users online behavior analysis； user online behavior data mining；
【Key words】 data mining； users online behavior analysis； users online behavior patterns； campus net work users online behavior analysis； user online behavior data mining；
【基金】 2011年度湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目:数据挖掘在“用户上网行为分析”中的应用分析(484)
- 【文献出处】 电脑知识与技术 ,Computer Knowledge and Technology , 编辑部邮箱 ,2012年31期
- 【分类号】TP311.13
- 【被引频次】17
- 【下载频次】352