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分析数据挖掘在网络优化中的应用.doc

上传人:学习好资料 2021/4/11 文件大小:18 KB

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文档介绍:分析数据挖掘在网络优化中的应用
  摘 要
  随着中国的发展,已经逐步迈进了信息化时代,网络也存在于各行各业当中,应用十分普遍,随着时间的推移,每一个行业所储存的数据和信息与日俱增,在这样的情况下,出现了数据挖掘技术,数据挖掘技术是在存储的海量数据中找到本行业有用的数据信息,它可以查询过去的数据,还可以将多组数据进行对比,找出最具有价值的信息。现在我们在网络优化中应用到数据挖掘技术,不仅解决了复杂的网络问题,还可以优化网络,提高网络的通信质量。
  【关键词】数据挖掘 网络优化 数据分析 聚类 关联
  1 数据挖掘的含义和发展过程
   什么是数据挖掘
  数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它可以从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识。
   数据挖掘产生的背景
  进入新时代后,计算机技术取得了巨大的成就,人们获取信息和储存数据的方式更加快捷和便利。所需要搜集的数据日渐增多,由此一来,使得数据和信息量以几何倍数增长,各式各样的信息,难以进行统一;真假信息混为一体,且信息安全无法保证。而如何有效的利用这大量数据背后隐藏的重要信息,是人们关注的焦点,随着计算机数据挖掘技术的发展这些问题都迎面而解。

   数据挖掘的发展过程
  此过程分为5个阶段,第一,业务理解,业务理解指的是站在业务的角度去理解项目的最终目标和需求,它是将项目的目标和需求转化为一个问题的定义,再制定一个初步计划来主义实现这些目标。第二,数据理解,指的是全面调查数据挖掘所需要的数据,并收集再熟悉,鉴别数据的质量问题,产生对数据的洞察力,形成对数据中隐藏内容的假象。第三,数据准备,数据准备阶段包括,数据清洗、数据选择、数据转换等。第四,建立模型。在此阶段,对于不同的建模技术进行选择和应用,并且认真校对他们的参数直到达到最优值为止。最后就是实施,由相关人员进行实施操作。
  数据挖掘融合了多个学科,包含数据库系统、统计学、机器学****可视化、算法等等。
  2 数据挖掘的功能
  数据挖掘是从大量的数据中提取或“挖掘”知识的过程。就针对功能这方面,可以完成以下五种功能:
   分类
  将收集到的数据,根据它们的属性进行分类定义,并建立组别。
   推算估计
  根据估计对象的变量相关的其他变量,并利用已有的数据来推算它的未来值。
   预测
  根据对象的特点,推算估计它的过去观察值,来预测它的未来值。
   关联分析
  把所有的相关对象根据某种特点分为与之相关的类,再将它们放一起。
   聚类分析
  将不同成分组成的总体分割成若干个其性质相同的群。
  3 网络优化的概述
   网络优化定义
  网络优化指的是利用各种硬软件技术来达到网络性能最优平衡点的目的。而硬件方面是指对系统进行合理分析后,其中在性能和价格方面给出最优解。另外,软件方面指的是为取得最高性能负载对其进行参数的设置。网络优化也等同于SEO。
   网络优化的目标
  其目标分为两部分,其一,针对网络运行当中存在