Web日志文件的异常数据挖掘算法及其应用 :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。
基于粗糙集和模糊聚类的网站日志数据挖掘实例分析 利用粗糙集理论和模糊聚类的方法对某学校网站的日志数据进行实例分析,抽取用户感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务。
K_Means聚类算法研究及图形演示的实现 K2Means 聚类算法用于将数据分成类, 同一个类中的数据之间具有很高的相似度, 而不同类中的数据高度相异K-Means 聚类算法已在网络入侵检测、计算机图像处理等领域有着广泛的应用。研究了K-Means 聚类算法的原理, 并通过VC ++ 6. 0 实现了K-Means 聚类算法聚类过程的图形演