节点文献

Web日志文件的异常数据挖掘算法及其应用

Algorithms for Mining Outlier Data on Web Log and Its Application

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 赵泽茂何坤金陈鹏景雪琴蒋霞东

【Author】 ZHAO Zemao,HE Kunjing,CHEN Peng,JING Xueqin,JIANG Xiadong (Computer and Information Engineering College, Hohai University, Changzhou 213022)

【机构】 河海大学常州校区计算机及信息工程学院河海大学常州校区计算机及信息工程学院 常州 213022常州 213022常州 213022

【摘要】 从数量化角度给出了异常数据的一般性定义,以Web服务器日志文件数据为依据,讨论了挖掘异常数据的方法和途径;给出了基于距离的单指标的离散统计法和综合统计法,并结合校园网作了实际的分析处理。结果表明,该方法是可行的。

【Abstract】 This paper proposes the general definition of outlier data based on quantity, and then discusses the methods of mining outlier data on the basis of Web server log. It also proposes the discrete statistical and synthetical statistical scheme based on the criterion of distance and applies it to the campus network. The results indicate that the scheme is feasible.

【基金】 河海大学常州校区学科建设基金资助项目(A099)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2003年17期
  • 【分类号】TP393.09
  • 【被引频次】34
  • 【下载频次】332
节点文献中: