利用数据挖掘工具分析上网流量

ａｊｓ ｎｓ Ｏ ａｔｅ ｅ ｏｋｒｓｕｃｓｎｔｅ ｓｅｆ ｉ ｔ ｓ． ｄ ｔ ｔＳ ｔ ｔ ｒ ｏｒｅ ｔ ｆｃ ｎ ｕｅ ｕ ｍｅ ， ｔ ｎｗ ｈ ｈ ｅ ｉ ｈ ｍｏ ｉ ｅ Ｋｅ ｗ ｒ ｓ ａ ｎ ｇ ｌｗ Ｓ Ｌ Ｓ ｒｅ２ ０ ｙ ｏ ｄ ： ｔ ｍｉ ｎ ； ｏ ；Ｑ ｅｖ ｒ０ ５ Ｄａ ｉ Ｆ 主要技 术和 实 现方 法 主要技 术 ：数据 挖 掘 。 （ ）数 据挖 掘 的概 念 。数 据挖 掘 （ａ ａＭ ｎｎ ）从技 术 １ Ｄ ｔ ｉ ｉｇ 角度上讲就是从大量 的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的 实际应用数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但又 是潜 在有 用 的信 息和知 识 的过程 。 （ ）数据 挖掘 特 点 。数据 挖掘 技术 具有 以下特 点 ： ２ 处理 的数 据规 模十 分庞 大 ，达到 Ｇ 、Ｔ Ｂ Ｂ数量 级 ，甚 至 更大 。 查询 一般 是 决策制 定 者 （ 户 ）提 出 的即 时随机 查询 ，往 往 用 不 能形成 精确 的 查询要 求 ，需 要靠 系统 本 身寻找 其可 能感 兴趣 的
摘 要 ：本论 文 利用 Ｓ ＬＳｒｅ２０ Ｑ ｅ ｒ０５中的数 据挖 掘 工具 对 某单位访 问外 网的流 量及相 关信 息进 行 了分析 。通过 利 用聚 ｖ 类 、决策树 、Ｎ ￣ｅ ａｅ等模 型得 出 了影 响访 问流 量的 几 个关键属 性 。根 据 这次挖 掘 的结 果 ，网管人 员可在 时 间以及 网段 ａｖ Ｂ ｙｓ ＇ 等方面对流量进行一定的调整 ，从而使网络资源得到最有效的利用。 关． 词 ：数据 挖 掘 ；流量 ；Ｓ ｒｅ ０５ ｔ ＱＬＳ ｖｒ ０ ｅ ２
中图分类号 ：Ｔ ３１ Ｐ １
文献标识码 ：Ａ 文章鳊号：ｉ０— ５９（ ０ １ ３ ０６ — ２ ０ ７ ９ ９ ２ １ ）１— ０ １ ０
Ｕｓ ｔ ｉ ｉ ｇＴｏ ｌ ｏＡｎ ｌ ｚ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｅＤａ ａＭ ｎ ｎ ｏ ｓｔ ａ ｙ ｅＩ ｔ ｒ ｅ Ｔｒ ｆ ｉ
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计算 机光 盘软件 与 应用
２１ ０ １年第 １ ３期
Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ 工 程 技 术
利用数据挖掘工具分析上网流量
张 俊
（ 州 洪泉 医院 ，江 苏江都 ２ ５ ０ 扬 ２ ２ ０）
一
、
东西 。
在一 些应 用 （ 商业投 资等 ）中 ， 由于 数据 变化 迅速 ，因此 如 要求 数据 挖 掘能 快速做 出相应 反应 以随 时提 供决 策支 持 。 数据挖掘中，规则的发现基于统计规律 。因此，所发现的规 则 不必适 用 于所 有数据 ， 是当达 到某 一 临界值 时 ，即认为有 效 。 而 因此 ，利 用 数据 挖掘 技术 可 能会发 现大 量 的规则 。 数据 挖 掘所 发现 的规 则 是动态 的 ，它 只反 映 了当前 状态 的数 据 库具 有 的规则 ，随着不 断 地 向数据 库 中加入 新数 据 ，需要 随 时 对 其进 行更 新 。 （） ３ 数据 挖掘 的主 要 算法 。 初 的数 据 挖掘 分类 应用 大多 都 最 是在这 些方 法及 基于 内存 基础 上 所构 造 的算法 。 目前数 据挖 掘方 法 都要 求具 有基 于外 存 以处 理大 规模 数据 集合 能力 且具 有可 扩展 能力 。主要 的算 法有 ： 决策树
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（ａ ｇ ｈ ｕＨ ｎ ｑ ａ ｏ ｐａ，ｉ ｇ ｕ ２ ５ ０ ，ｈｎ ） Ｙ ｎ ｚ ｏ ｏ ｇ ｕ ｎＨ ｓ ｉ ｌ ａ ｄ ２ ２ ０Ｃ ｉ ｔＪｎ ａ
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Ｋ Ｎ法 （ － ｅ ｒ ｓ ｅ ｇ ｂ ｒ Ｎ Ｋ Ｎ ａ ｅ ｔＮ ｉ ｈ ｏ ） Ｂｙｓ ａ ｅ 法 二 、利用 ＳＬ Ｓｒ ｅ２ ０ 进 行数 据挖 掘 Ｏ ｅｖ ｒ０ ５ （ ）ＳＡ 简 介 一 ＳＳ
ＳＡ ＳＳ是 Ｍ ｃｏ ｏｔ公 司的产 品 。Ｍｃ ｏｏ ｔ Ｏ ｅｖｒ２０ ｉｒ ｓｆ ｉｒ ｓ ｆ Ｌ ｒｅ ０ ５ Ｓ Ｓ Ａ ａ ｙ ｉ ｅｖ ｃ ｓ（ ＳＳ ｎ ｌｓ ｓ ｒ ｉｅ ＳＡ ）为商业智能应用程序提供联机分析处 Ｓ 理 （ＬＰ ０Ａ ）和数据挖掘功能。Ａ ａｙ ｉ ｅ ｖｃ ｓ ｎ ｌ ｓｓＳ ｒ ｉｅ 允许用户设计、 创建和管理包含从其他数据源 （ 如关系数据库）聚合的数据的多 维结构，以实现对 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的支持。而对于数据挖掘应用程序 ， Ｍ ｃｏ ｏｔＳＬＳｒ ｅ ０ ５Ｉｔ ｇａ ｉｎＳｒ ｉｅ （Ｓ Ｓ ｉ ｒ ｓ ｆ Ｏ ｅ ｖ ｒ ２ ０ ｎ ｅ ｒ ｔ ｏ ｅ ｖ ｃ ｓ Ｓ Ｉ ） Ａａ ｙ ｉ ｅｖ ｃｓ允许用户设计、创建和可视化处理那些通过 ｎ ｌ ｓｓＳ ｒ ｉｅ 使用各种行业标准的数据挖掘算法和根据其他数据源构造 出来的 包含完成该步骤所需的所有工具，步骤 内容包括转换到 自动执行 数 据 挖掘 模 型 。ＳＡ 是通 过 服务 器 和 客户 端技 术 的 组合 来 提供 数 据清 除和 合 并 。 ＳＳ Ｏ Ａ 和 数据 挖 掘功 能的 。 ＬＰ 数 据可 以分散在 公 司的各 个部 门并 以不 同的格 式存储 ，或者 ＳＡ 提 供 了用 于数 据挖 掘 的工具 ，用户 可 以借助 这些 工具 识 可能包 含缺 陷项或 缺少项 之类 的不 一致 性 。 ＳＳ 别出数据中的规则和模式，ＳＡ ＳＳ创建数据挖掘解决方案时，首先 （ 四）浏 览数 据