基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测 被引量：7

1

作者 李锦玲 汪斌强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1739-1745,共7页

为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layerDistributed Denial of Service,App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorith... 为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layerDistributed Denial of Service,App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorithm based on Maximal Frequent Sequential Pattern mining)检测模型。该模型在对正常Web访问序列数据库(Web Access Sequence Database,WASD)及待检测WASD进行最大频繁序列模式挖掘的基础上,引入序列比对平均异常度,联合浏览时间平均异常度、请求循环平均异常度等有效检测属性,最终实现攻击行为的异常检测。实验证明:ADA_MFSP模型不仅能有效检测各类App-DDoS攻击,且有良好的检测灵敏度。 展开更多

关键词 应用层分布式拒绝服务攻击 检测模型 频繁序列模式挖掘 异常度

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面向网络管理知识获取的一种序列模式挖掘新算法 被引量：2

2

作者 李伟 罗军舟 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 2008年第5期445-449,共5页

为了从反映网络状况和网络行为的海量历史数据中提取有用的网络管理知识,提出了一种用于获取网络管理知识的序列模式挖掘新算法——基于定位索引投影的序列模式挖掘算法。该算法采用模式增长、分而治之的思想,通过引入定位索引的概念,... 为了从反映网络状况和网络行为的海量历史数据中提取有用的网络管理知识,提出了一种用于获取网络管理知识的序列模式挖掘新算法——基于定位索引投影的序列模式挖掘算法。该算法采用模式增长、分而治之的思想,通过引入定位索引的概念,避免了对投影数据库的扫描,进一步减少了系统的开销。实验证明,利用该算法能够有效地发现网络告警事件序列模式。 展开更多

关键词 网络管理 知识获取 序列模式挖掘

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序列模式挖掘在网格调度优化中的应用

3

作者 朱承璋 杨斌 黄瑾 《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2009年第1期24-28,共5页

提出了一种基于数据挖掘的网格调度优化方法,其思想是通过将网格监控信息转化为时序数据库,对其进行多维序列模式挖掘以获得用户行为模式,利用挖掘结果构造优化逻辑,并使用这些信息对网格调度过程进行优化.

关键词 多维序列模式挖掘 网格调度优化 PREFIXSPAN算法

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基于时间索引的0-N数据结构在序列模式挖掘算法中的应用

4

作者 刘彦保 袁倩 +1 位作者 雷珍 朱文婷 《延安大学学报（自然科学版）》 2015年第4期30-32,共3页

在0-N数据结构的基础上结合时间索引,建立根据时间片段划分的序列数据块,通过对原始数据存储结构的改进达到减小扫描范围的目的,提高序列模式挖掘算法的效率。

关键词 时间索引 数据结构 序列模式挖掘

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基于序列模式挖掘的网管告警系统 被引量：5

5

作者 张学红 闫五四 +1 位作者 李永春 李荣盛 《电信科学》 北大核心 2006年第11期29-32,共4页

告警关联分析是网络故障管理中的一个难点,传统方法由于需要引入大量的先验知识而难以适应网络复杂多变的情况。序列模式挖掘作为一种时序数据分析的有效手段,能够自动从告警中提取出有助于关联分析的情景规则。本文首先介绍了与情景规... 告警关联分析是网络故障管理中的一个难点,传统方法由于需要引入大量的先验知识而难以适应网络复杂多变的情况。序列模式挖掘作为一种时序数据分析的有效手段,能够自动从告警中提取出有助于关联分析的情景规则。本文首先介绍了与情景规则有关的一些基本概念,然后讨论了挖掘情景规则的常用算法,进而提出了基于序列模式挖掘的告警关联分析的网管系统模型,并实现了一个简单的原型系统,实验证明该系统能够从海量告警中提取出有助于关联分析的情景规则。 展开更多

关键词 关联分析 序列模式挖掘 情景规则 EINEPI算法

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序列模式挖掘在视频分类中的应用 被引量：1

6

作者 曹烈 沈钧毅 原野 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第3期73-75,112,共4页

视频流的数据量大,又是一种非结构性的数据,因此视频分类一直是视频分析工作中的一个难点。本文采用视频分割技术,将视频分割成一系列的镜头,利用这些镜头在时间上的序列特征,使用序列模式对镜头序列进行分析,并提出一个基于序列模式挖... 视频流的数据量大,又是一种非结构性的数据,因此视频分类一直是视频分析工作中的一个难点。本文采用视频分割技术,将视频分割成一系列的镜头,利用这些镜头在时间上的序列特征,使用序列模式对镜头序列进行分析,并提出一个基于序列模式挖掘的视频分类系统模型。该系统中主要利用cSPADE算法来实现对镜头序列的分类,以形成分类规则库,通过该规则库匹配待分类视频的镜头序列,从而实现视频的分类。 展开更多

关键词 数据挖掘 序列模式挖掘 视频分类 视频流 数据库

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基于Map/Reduce集群上的模式空间划分的序列模式挖掘 被引量：1

7

作者 刘骞 陈明 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第9期149-151,156,共4页

通过模式空间划分将基于Map/Reduce处理数据集与候选序列模式集的多对多的对应关系的问题转化为处理数据集与以频繁1-序列为基的各子模式空间的多对多的对应关系问题,大大缩小了中间结果键值对集合的规模,避免了由于组合爆炸导致的单一... 通过模式空间划分将基于Map/Reduce处理数据集与候选序列模式集的多对多的对应关系的问题转化为处理数据集与以频繁1-序列为基的各子模式空间的多对多的对应关系问题,大大缩小了中间结果键值对集合的规模,避免了由于组合爆炸导致的单一Map节点的瓶颈问题.通过三轮的Map/Reduce任务,实现了模式空间和过滤规则的建立,并在此基础上实现了各子模式空间上独立地进行序列模式的挖掘.通过充分利用整个模式空间的全局特征及各子模式空间的个性特征,设计了优化的非递归挖掘算法,减少了前缀投影库构造次数及对构造的投影库的扫描次数,从而提高了挖掘阶段的效率. 展开更多

关键词 Map/Reduce模式空间划分 序列模式挖掘 云计算

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基于MapReduce模型可扩展的序列模式挖掘的研究 被引量：2

8

作者 朱林 《科技通报》 2018年第1期212-217,244,共7页

序列模式挖掘是数据挖掘领域的研究课题之一,针对传统算法对处理大数据普遍存在扩展性问题。为了改进扩展性,本文提出云模式下基于MapReduce的序列模式挖掘算法(SPAMC),本文设计出迭代MapReduce框架来高效生成候选模式,并在构建词法序... 序列模式挖掘是数据挖掘领域的研究课题之一,针对传统算法对处理大数据普遍存在扩展性问题。为了改进扩展性,本文提出云模式下基于MapReduce的序列模式挖掘算法(SPAMC),本文设计出迭代MapReduce框架来高效生成候选模式,并在构建词法序列树时进行修剪。该框架不仅将树结构的子任务分给并行排列的独立映射机,而且能实现对支持计数的并行处理。选用32台虚拟机构建云环境,对多达1300万个交易序列进行了全面实验,实验结果表明SPAMC可大大缩短大数据的挖掘时间,达到极高的可扩展性,并提供云聚集的理想负载平衡。 展开更多

关键词 序列模式挖掘 大数据 云计算 MAPREDUCE框架

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基于改进序列模式挖掘算法的告警关联模型 被引量：1

9

作者 吕磊 刘家宇 +3 位作者 李琦 姚皓 李嘉周 张凤荔 《电讯技术》 北大核心 2023年第6期911-917,共7页

在电力故障发生时,会产生大量的电力故障告警信息数据,如何从电力故障告警信息中挖掘出可靠的关联规则,对后续电力的调度运维有着重要的影响。广义序列模式(Generalized Sequential Pattern,GSP)算法通过增加时间上的约束条件提高算法... 在电力故障发生时,会产生大量的电力故障告警信息数据,如何从电力故障告警信息中挖掘出可靠的关联规则,对后续电力的调度运维有着重要的影响。广义序列模式(Generalized Sequential Pattern,GSP)算法通过增加时间上的约束条件提高算法的效率,适合应用于电力故障告警信息挖掘的场景。针对GSP算法中的关键参数多和不同的参数组合影响算法的准确性和可靠性的问题,将遗传算法与GSP算法相结合,自适应地得到一组较好的参数,将参数代入GSP算法,从而得到更加可靠的关联规则,以此来解决在电力故障告警信息应用中很难为不同的数据集找到合适的参数组合的问题。通过实例验证,电力故障告警信息数据应用遗传算法结合GSP算法能够有效地得到更加准确和可靠的计算结果。 展开更多

关键词 电力故障告警 序列模式挖掘 广义序列模式(GSP)算法 遗传算法 关联规则

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基于序列模式挖掘的多类教师群体互动式课堂教学研究 被引量：11

10

作者 宋宇 丁莹 +1 位作者 朱佳 许昌良 《现代教育技术》 CSSCI 2021年第10期40-48,共9页

开展互动式课堂教学既是优化教学方式的要求,也是教师专业化发展的重要表征。基于此,文章从国家教育资源公共服务平台选取300节课作为样本数据,采用序列模式挖掘方法,对初级、中级、专家型教师的课堂互动进行了对比分析,发现:初级教师... 开展互动式课堂教学既是优化教学方式的要求,也是教师专业化发展的重要表征。基于此,文章从国家教育资源公共服务平台选取300节课作为样本数据,采用序列模式挖掘方法,对初级、中级、专家型教师的课堂互动进行了对比分析,发现:初级教师和中级教师的课堂互动、课堂互动转换频次、课堂互动序列演进过程均较为相似,但与专家型教师的互动式课堂教学存在显著性差异:专家型教师的提问和引导更具有效性、策略性,通过深入互动更能触发学生的高阶思维和复杂认知能力,在互动功能延展方面更擅于搭建思维链条、认知网络并构建双螺旋上升的互动模式。文章的研究可为教师开展互动式课堂教学提供参考,并有助于优化课堂教学模式、促进教师专业发展,进而打造优质高效的课堂。 展开更多

关键词 互动式课堂教学 序列模式挖掘 课堂互动 交互行为 序列演进

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基于多元索引后继树的序列模式挖掘方法

11

作者 唐雁 吴绍春 《铁路计算机应用》 2011年第5期55-58,共4页

序列模式挖掘是数据挖掘研究领域中的一个课题。本文提出一种新型的序列挖掘模型—多元索引后继树模型,该模型的主要特点是使用索引方法,仅通过对原始序列的一遍扫描而创建描述序列的多元索引后继树,然后利用索引结构使用模式增长的方... 序列模式挖掘是数据挖掘研究领域中的一个课题。本文提出一种新型的序列挖掘模型—多元索引后继树模型,该模型的主要特点是使用索引方法,仅通过对原始序列的一遍扫描而创建描述序列的多元索引后继树,然后利用索引结构使用模式增长的方法生成频繁模式。理论分析与实验表明,该方法简单高效、具有很好的实用价值,通过与其他序列挖掘模型的实验比较,发现基于该模型的挖掘算法在时间和空间两个方面都有较好的性能优势。 展开更多

关键词 序列模式挖掘 多元索引后继树 频繁模式 数据挖掘

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基于数据流的序列模式挖掘算法

12

作者 俞单庆 吉根林 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期763-768,共6页

为了实现对数据流的序列模式挖掘,提出了基于数据流的序列模式挖掘算法MFSDS-1和MFSDS-2,它们均通过调整入选度的大小来调整保存信息的粒度.算法MFSDS-2利用分层存储结构,不仅能更好地保存序列信息,而且可以通过与全局序列模式的对比得... 为了实现对数据流的序列模式挖掘,提出了基于数据流的序列模式挖掘算法MFSDS-1和MFSDS-2,它们均通过调整入选度的大小来调整保存信息的粒度.算法MFSDS-2利用分层存储结构,不仅能更好地保存序列信息,而且可以通过与全局序列模式的对比得到当前活动的一些异常序列模式.实验结果表明,基于分层存储的算法MFSDS-2的效率比算法MSFDS-1高. 展开更多

关键词 序列模式挖掘 频繁序列 数据流

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基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测

13

作者 刘冉 李岩 +3 位作者 毛海虓 钱剑培 王继峰 马悦 《城市交通》 2023年第4期87-98,共12页

基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预... 基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预测精度的影响。研究结果表明,集成学习算法特别是RF的预测性能最好,误差较小且训练速度快;SVR和神经网络算法(MLP、LSTM)在预测误差表现上相近,但是基于神经网络算法的预测模型耗时较长。此外,不同模型的预测误差在空间上的分布具有相似性,在卡口密布的区域预测精度更高,在外围边缘区域误差较大;卡口交通量越大、连接的道路等级越高,预测精度越高。随着城市交通电子卡口设备在路网中的完善,该预测方法的准确性可以进一步提高。 展开更多

关键词 短时交通流量预测 频繁序列模式挖掘 机器学习

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在GSM系统中挖掘序列报警模式 被引量：1

14

作者 任明凤 郑彦 李蕊 《南京邮电学院学报（自然科学版）》 2002年第4期39-42,46,共5页

研究了一种从GSM系统报警数据中挖掘序列报警模式的方法。根据报警数据的特点,提出了数据清洗的方法。通过使用时间约束来限制两个报警事件在时间上的差异,利用MSAP挖掘算法获取两个报警事件之间平均的时间偏差,并发现有用的序列报警模式。

关键词 GSM系统 挖掘序列报警模式 数据挖掘 数据清洗 报警数据

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一种面向物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP 被引量：6

15

作者 胡孔法 张长海 +1 位作者 陈崚 达庆利 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期970-974,共5页

为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,... 为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,来约减候选序列.实验结果表明:ImGSP算法能够有效地减少候选序列数量,生成频繁路径序列模式,进而产生物流中有用的规则.该方法不仅缩小了扫描数据库的规模,而且减少了生成频繁序列的候选序列集合. 展开更多

关键词 物流管理系统 数据挖掘 关联规则 序列模式挖掘

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一种基于序列挖掘的分类系统框架 被引量：1

16

作者 原野 沈钧毅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期400-403,共4页

为了有效地对序列数据进行分类,提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS).先采用一套约束和裁减策略,为每个分类挖掘频繁序列模式,并将其转换为分类序列规则(CSR);再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构... 为了有效地对序列数据进行分类,提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS).先采用一套约束和裁减策略,为每个分类挖掘频繁序列模式,并将其转换为分类序列规则(CSR);再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器.SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类,可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类.实验结果表明,对于序列类型的数据的分类,SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度. 展开更多

关键词 序列模式挖掘 分类 分类序列规则

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存储系统中的频繁访问模式挖掘

17

作者 朱旭东 卜庆忠 +2 位作者 柯剑 那文武 许鲁 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期699-705,共7页

研究、分析了影响经典的模式挖掘方法挖掘频繁访问模式的效率,使其难以被存储系统接受的主要因素——噪音的产生原因和表现类型,提出一种具有噪音过滤能力,适应存储系统频繁访问序列模式挖掘的新方法——Z-Miner。Z-Miner使用全局分支... 研究、分析了影响经典的模式挖掘方法挖掘频繁访问模式的效率,使其难以被存储系统接受的主要因素——噪音的产生原因和表现类型,提出一种具有噪音过滤能力,适应存储系统频繁访问序列模式挖掘的新方法——Z-Miner。Z-Miner使用全局分支裁剪和分支聚类方法来过滤噪音,对实际系统工作负载的模拟结果显示,Z-Miner指导的预取可以使缓存失效率降低40%～66%,平均响应时间降低26%～66%。相对经典挖掘方法,Z-Miner的挖掘开销有1～2个数量级的下降,而预取优化效果提高了1倍。 展开更多

关键词 频繁访问模式 数据块关系 序列模式挖掘 聚类 预取

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相异关系模式挖掘算法

18

作者 胡继钧 《数字技术与应用》 2010年第8期162-163,共2页

随着数据挖掘技术的飞速发展,序列模式挖掘已经得到了广泛的应用,国内外很多学者也对序列间的关联规则和负关联规则进行了普遍的研究。

关键词 序列模式挖掘 负关联规则 相异关系模式

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基于演化模式挖掘和代价敏感学习的交通拥堵指数预测 被引量：1

19

作者 张翔宇 张强 吕明琪 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第9期918-927,共10页

交通拥堵指数预测是智能交通系统的核心能力之一。然而,现有方法大多采用回归模型,在长期交通拥堵指数预测任务上表现不佳。针对此问题,本文提出了一种融合演化模式挖掘和代价敏感学习的交通拥堵指数预测方法。首先,采用序列模式挖掘算... 交通拥堵指数预测是智能交通系统的核心能力之一。然而,现有方法大多采用回归模型,在长期交通拥堵指数预测任务上表现不佳。针对此问题,本文提出了一种融合演化模式挖掘和代价敏感学习的交通拥堵指数预测方法。首先,采用序列模式挖掘算法从交通拥堵指数历史数据中发现长期演化模式。同时,采用代价敏感学习技术对交通拥堵指数数据与多种时空特征之间的关联进行学习。最后,通过Stacking框架对演化模式挖掘和代价敏感学习的能力进行融合。基于杭州市真实交通拥堵指数数据集进行的实验表明,本文提出的方法对未来5天交通拥堵指数的预测误差比现有方法降低了10%以上。 展开更多

关键词 交通拥堵指数预测 序列模式挖掘 代价敏感学习 数据融合 城市计算

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多源数据驱动的API调用模式挖掘方法研究 被引量：2

20

作者 杨超逸 钟林辉 +4 位作者 莫俊杰 卢腾骏 高荣锦 阮书鹤 祝艳霞 《现代电子技术》 2023年第16期75-80,共6页

软件开发人员在编程过程中需要使用大量的应用程序接口(API),但是API文档自身可能存在不完整、过时等情况,导致对其理解和使用出现困难。通常基于序列模式挖掘API调用模式的方法(例如UP-Miner等)针对的是单一的数据来源(即用户源程序),... 软件开发人员在编程过程中需要使用大量的应用程序接口(API),但是API文档自身可能存在不完整、过时等情况,导致对其理解和使用出现困难。通常基于序列模式挖掘API调用模式的方法(例如UP-Miner等)针对的是单一的数据来源(即用户源程序),在使用过程中若阈值设置较高,则挖掘出的API调用模式完整性会降低,甚至会丢失一些重要的API调用模式。为此,文中提出一种多源驱动的API调用模式挖掘方法,将用户代码和问答网站(如Stack Overflow)上的专家示例代码相结合,采用分类和聚类的方法挖掘出较少的API调用模式。与UP-Miner等其他工具的对比实验结果表明,所提方法在召回率以及准确率上有较大的提升。 展开更多

关键词 API调用模式 序列模式挖掘 多源数据驱动 BE-Miner挖掘系统 分类 聚类 问答网站

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