计算机网络数据挖掘技术研究综述

计算机网络数据挖掘技术研究综述

随着计算机技术的快速发展，互联网的普及和大数据时代的到来，计算机网络

数据越来越多，数据挖掘也成为了一项热门研究领域。作为计算机网络应用的一个重要分支，计算机网络数据挖掘技术被广泛应用于网络安全、社交网络、电子商务、网络营销等领域，具有巨大的应用前景。

一、计算机网络数据挖掘技术概述

计算机网络数据挖掘技术指的是利用计算机网络数据挖掘方法和技术对网络数

据进行分析、挖掘、处理和解释的过程。计算机网络数据以大数据为主，不仅涉及多种数据类型，如网络流量数据、用户访问日志、应用程序运行日志等，而且还涉及到多个网络节点之间的关联和交互等复杂关系。因此，计算机网络数据挖掘技术需要应对各种复杂情况，并采用各种统计学、机器学习和数据挖掘技术。

在应用上，计算机网络数据挖掘技术可以通过网络行为分析、威胁情报、威胁

预警等来提高网络安全性，还可以通过个性化推荐、网络广告定向投放等来增强网络营销效果等。

二、计算机网络数据挖掘技术的方法和技术

在计算机网络数据挖掘技术发展的过程中，出现了各种不同的方法和技术。这

些方法和技术为计算机网络数据挖掘提供了基础支撑和规范。下面是一些常用的方法和技术。

1. 数据处理技术：数据预处理、数据归一化、数据采集、数据清洗等。

2. 聚类分析技术：通过对网络数据进行聚类，找出相似的数据群体，并对网络

节点行为进行分析。

3. 关联规则分析技术：通过对网络数据中的项集进行挖掘，找出不同数据项之

间的关联规则。

4. 分类技术：根据已知类别的训练数据，建立分类模型，并对网络数据进行分

类预测。

5. 预测技术：通过对网络历史数据进行分析和建模，为网络未来发展提供预测

和趋势分析。

三、计算机网络数据挖掘技术的应用领域

1. 网络安全领域：计算机网络数据挖掘技术可以帮助监测网络威胁和异常行为，并通过建立模型来提供威胁预警和情报分析。

2. 社交网络领域：计算机网络数据挖掘技术可以对社交网络进行分析，挖掘出

社交网络中的社交圈子、用户行为偏好和兴趣点等，从而实现更好的社交网络运营和个性化推荐等。

3. 电子商务领域：计算机网络数据挖掘技术可以利用用户浏览历史、点击行为

等信息，对用户兴趣进行分析，提供个性化推荐和定向广告投放等服务。

4. 计算机网络分析领域：计算机网络数据挖掘技术可以对网络结构、节点关系

等进行分析，为网络优化和性能提升提供数据支撑。

四、计算机网络数据挖掘技术应用的发展趋势

1. 深度学习技术的应用：随着深度学习技术的不断发展，其在计算机网络数据

挖掘技术中的应用也越来越多。深度学习技术可以更好地处理大量复杂数据，并对其进行多层次、多角度的分析挖掘。

2. 人工智能技术的渗透：人工智能技术的发展，也将为计算机网络数据挖掘技

术的应用带来更多新的可能性。人工智能技术可以通过对大量数据的学习，发现更复杂的规律和现象，从而实现更深入和准确的数据挖掘和分析。

3. 数据安全性的提升：在大数据时代，数据的安全性越来越受到关注。因此，

在计算机网络数据挖掘技术应用过程中，必须注重数据的隐私性、安全性和保密性，采用多种数据加密和数据排除技术，保障数据的安全性。

总之，计算机网络数据挖掘技术已成为计算机网络应用中的一个重要分支，其

应用领域广阔，具有非常明显的价值和意义。未来，随着计算机技术和数据技术的不断提升，计算机网络数据挖掘技术的发展也将不断推陈出新，为各个领域的应用带来帮助和支撑。