一种网络异常数据的关联性分析方法

    公开(公告)号:CN108595667B

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201810402502.5

    申请日:2018-04-28

    Abstract: 本发明涉及一种网络异常数据的关联性分析方法,包括以下步骤:对电力通信网络的异常数据进行采集;对采集到的异常数据进行预处理,得到预处理后的异常数据;根据预处理后的异常数据,根据主成分分析计算权值;计算异常数据的相似度,生成事务数据库;根据生成的事务数据库,基于Apriori算法完成关联性分析。本发明提供的一种网络异常数据的关联性分析方法,使用基于主成分分析法计算异常流量数据变量的权重并进行降维,使用Apriori关联规则对电力通信网络异常流量数据的关联性进行分析和挖掘,充分考虑了电力通信网络异常流量的复杂性,全面考虑网络的异常流量的真实状态,更好的体现网络的异常流量的相似性。

    一种网络异常数据的关联性分析方法

    公开(公告)号:CN108595667A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810402502.5

    申请日:2018-04-28

    Abstract: 本发明涉及一种网络异常数据的关联性分析方法,包括以下步骤:对电力通信网络的异常数据进行采集;对采集到的异常数据进行预处理,得到预处理后的异常数据;根据预处理后的异常数据,根据主成分分析计算权值;计算异常数据的相似度,生成事务数据库;根据生成的事务数据库,基于Apriori算法完成关联性分析。本发明提供的一种网络异常数据的关联性分析方法,使用基于主成分分析法计算异常流量数据变量的权重并进行降维,使用Apriori关联规则对电力通信网络异常流量数据的关联性进行分析和挖掘,充分考虑了电力通信网络异常流量的复杂性,全面考虑网络的异常流量的真实状态,更好的体现网络的异常流量的相似性。

Patent Agency Ranking