网络数据挖掘论文

网络数据挖掘论文（通用8篇）

篇1：网络数据挖掘论文

复杂网络数据挖掘论文

1、复杂网络数据流密度分析

对于一个多种网络形式并存的复杂网络，假设复杂网络作为一个网络社区，在复杂网络中存在的网络类型数即社区数。我们用一个无向遍历图GV,E来表示整个网络社区，如果网络中有两个节点有两条不重合的网络路径，则说明这两个节点处于一个网络环路当中，网络中的数据流需要经过网络环路到达特定的节点。当在某个时间段里需要传送的数据流个数大于网络节点数时，则说明该网络的数据流密度较大，为了能够准确地在复杂网络中挖掘出所需的数据流，则需要根据数据流密度来划分整个网络社区，寻找数据流处于哪个社区，再确定数据流所在社区的环路。在这里我们通过设计算法确定网络数据流密度，来对复杂网络进行社区划分，再对社区进行无向环路遍历，并通过遍历得到该社区网络的所环路，确定所需查询的数据流位于哪个环路。以下为复杂网络中需要用到的符号说明。

2、增量子空间数据挖掘算法

为了能够有效地在复杂网络中挖掘出目的数据流，使用了复杂网络数据流密度的分析方法在对复杂网络进行社区划分后，通过对社区网络进行无向环路遍历并得到社区网络的所有环路。接下来挖掘算法先后挖掘出目的数据流所属的社区以及环路，最终确定目的数据流的具体位置。

2.1基于社区网络遍历的数据流挖掘

当数据流i与社区k的相关度最大时，说明数据流i位于社区k的可能性就最大。但是当多个数据流的大小区别不大时，以数据流的大小作为指标来定义相关度会导致挖掘精度较低。这里我们也引入数据流的.特征集和数据流中的分组队列长度来计算相关度。

2.2基于多增量空间的数据流挖掘

在采用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法得到数据流的所属社区后，我们接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路。先将社区网络的环路进行多增量空间扩展，即先得到

目标数据流所经过的环路，再得到数据流所经过的节点与时间的相关系数，这样就可以在时空上确定目的数据流位于环路的哪个节点中。

3、实验结果

为了验证本文提出的基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的效果，我们通过matlab7.0软件进行算法仿真，其中仿真的复杂网络由多种网络形式组成，网络节点有200个，数据流大小为500bytes，节点的接收能耗为10nJ/bit，发射能耗为50nJ/bit，进行信号处理和功率放大的能耗为10nJ/bit。其他节点干扰而产生的能量消耗为5nJ/bit。在对本文算法进行分析的过程中，我们采用了对比分析的方法，Lopez-Yanez等人提出一种基于时间序列数据挖掘的新的关联模型，该模型是基于伽玛分类，是一种监督模式识别模型，目的是为了挖掘已知模式中的时间序列，以预测未知的值。由Negrevergne等人提出的一种PARAMINER算法：一个通用的模式挖掘算法的多核架构。多核架构采用的是一种新的数据集缩减技术（称之为EL-还原），在算法中通过结合新的技术用于处理多核心架构的并行执行数据集。为了验证本文算法的挖掘有效性，我们分别在增多节点数量和社区网络数的情况下获取算法的数据挖掘精度。实验采用的精度为NMI[16]，实验结果如图3和图4所示。在不同节点数量下基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的挖掘精度更高，挖掘精度高于85%，而文献[14]的挖掘精度在77%以上，挖掘精度在76%以上。因为、提出的关联模型、提出的多核架构没有准确把握数据流在不同时间段里与环路位置的相关情况。而本文算法采用社区网络遍历和多增量空间的方法可以有效地确定这种相关性。图4为不同社区数下的算法挖掘精度，从图中可以看出，当社区网络的种类增多时，会对算法的挖掘精度造成影响，本文算法的挖掘精度在社区数为10时是95.7%，当社区数增加到50时为87.5%。而基于时间序列数据挖掘方法的挖掘精度在社区数为10时是88.6%，在社区数为50时是77.4%，而PARAMINER算法在社区数为10时是86.7%，社区数为50时是78.2%。因此从数据分析来看，本文算法的数据挖掘精度在社区数增多时仍能保持在较高水平。

4、结论

为了提高网络数据流的挖掘精度，本文提出了一种基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法，该算法对复杂网络进行数据流密度分析，根据数据流密度并采用无向环路遍历的方法来划分整个网络社区，确定数据流所属社区。利用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法来挖掘出数据流位于哪一个社区，接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路，并最终确定数据流在某一刻时间里位于哪个节点。在实验中通过数据分析和对比，证明了算法在数据挖掘精度上的有效性。

篇2：网络数据挖掘论文

1LTE网络规划体系

根据网络规划的要求，利用大数据可以从覆盖评估，干扰评估和价值评估三个维度建立基于大数据挖掘的LTE网络规划体系，通过对现网问题的全面、准确分析定位，预知LTE网络规划存在的问题，提升LTE网络规划的准确性。

1.1覆盖评估分析

良好的覆盖是网络建设的最基本要求，基站站间距过大，基站覆盖过远会造成部分地点盲覆盖或者室内深度覆盖不足;而站间距过小，重叠覆盖会带来较大干扰，同样影响用户感受，同时不必要的重复建站将会加大投资成本。理想的蜂窝网络结构应该在保证用户移动性的前提下使小区间的交叠区域处在一个较低的水平借助现网2G/3G实测数据，参考工参，扫频及MR等大数据，利用奥村-哈塔传播方程矩阵理论运算，根据不同频段自由空间传播模型损耗、模拟仿真覆盖及损耗矩阵，评估规划LTE网络的覆盖情况;同时构建贴合现网实际的小区传播路损模型，有效识别LTE网络的弱覆盖和过覆盖区域，实现“点、线、面”联合校准验证，获取真实、准确和全面的小区覆盖规划数据。

1.2干扰评估分析

干扰是影响LTE网络质量的关键因素，我们引入干扰贡献系数来评估无线网络重叠覆盖度。定义干扰邻区的能量之和与主小区的总能量的比值为干扰贡献系数，用其来评估主小区A，系数越大，说明该小区对外的干扰越大，需要整改的优先级越高。

1.3价值评估分析

传统规划主要从覆盖与干扰两个维度分析，不能完全识别出高价值站点，导致网络部署后出现建设偏离业务热点，超闲小区较多等问题。而基于大数据挖掘的LTE网络规划可基于话务热点、用户/终端及价值业务等多维度进行关联性分析。首先梳理出数据及话务热点、智能终端/数据卡渗透高区域，判定流量价值高的区域;其次发掘出数据业务使用率高，但实际速率低，话务需求被压制的区域;再次利用VIP/投拆用户列表导出数据业务投诉用户和VIP用户区域，更直观、有效的体现网络热点投诉、流量变化较大的重点小区数据，定位重要客户的高价值流量区域，聚焦影响用户感知的重要问题，发掘LTE潜在高价值区域，有效指导LTE网络规划效益，降低网络资源的管理成本。利用基于栅格的多维度价值得分评估体系，通过高流量小区选择，实现用户分布地理化关联，进行多维度地理化综合分析，得到多个小区构成的栅格的价值得分，得出高优先级建站区域。

1)统计各栅格流量、用户使用TD-SCDMA的速率、用户数量、终端分布、业务流量分布等数据，当某个栅格点上指标值大于全网栅格该指标平均值的k倍，即赋予该栅格价值点相应的分值。

2)栅格价值点相应的分值:栅格内指标值/(全网栅格点该指标平均值×k)，k值建议为1.2，意义为在此栅格点的其中某一项因素大于该项因素的平均值的1.2倍，才会进行价值得分分析，小于该值则该栅格点的该项因素的`价值得分为0。

3)单个栅格总得分=权重1×热点得分+权重2×速率得分+权重3×终端得分+权重4×业务得分…。

4)统计基站覆盖范围内包含的栅格数量以及各个栅格上的分值，最终输出规划基站的总栅格得分排序，排序高低反映了该基站的价值高低。

1.4评估分析流程

评估分析一般在待建站点资源收集后，按照价值高低，基于基站覆盖范围和受干扰影响程度，选择建站顺序。根据实际情况，可一方面利用2/3G旧站址，一方面建议增加符合合理网络结构的新站点，达到良好规划的目的。

2大数据处理思路

LTE规划过程利用收集到的大量数据，包括工参数据、性能数据、经分口数据、MC口数据、投诉数据、测试数据等六大项13类数据，从中提取有用信息进行分析。

2.1基于大数据的打包清洗

根据大数据删冗去错机制进行数据清洗(见图7)，保持数据的准确性。在规划中首先实现数据去冗，对话统过期数据、工参多余字段集中去除;其次是数据去重，去除相同路段多次测试的数据，排除话统及性能相同的数据，保证数据唯一性;再次是数据纠错，结合数据特性，对统计异常、工参错误等数据进行纠错，保证数据区间在合理范围。

2.2基于大数据的关联聚合

根据数据的特征、变量等进行“数据降维”，从覆盖，干扰和价值维度对数据进行投影降维，简化分析数据的复杂度。同时运用强关联聚合、相近聚合、相关聚合等聚合模型进行“关联聚合”，比如在覆盖评估中将道路测试、路测扫频、用户测量报告等信息按照关联强弱聚合，在价值评估中将业务分布、用户分布、终端分布等信息按照比例进行关联聚合。具体来讲，以用户的地理位置为索引，关联其所在位置的信号强度，干扰情况，终端支持类型信息，业务信息以及所在位置的周围基站分布情况，周围环境情况，人群流动情况等等，建立基于时间、位置、用户、终端、应用等多维度的用户行为聚合模型。根据用户行为模型，分析筛选得到绝对静态用户数(静态用户定义为单用户在某小区有5天产生流量且每天在该小区产生流量占当天该用户总流量的70%以上，且产生的流量大于10MB/周)全省共计3.8万人，涉及5798个小区。根据用户在占用静态小区时上报的用户自身所在位置的经纬信息(理论上精度平均误差在55m)结合基站位置关联，发现定位2G/3G数据业务成熟度高的区域。通过精确定位不同用户上网的地理位置，同时关联静态用户终端网络制式信息，用户上网习惯和用户流量，引导4G站点规划，指导指导定向推送4G营销业务。

3应用情况

基于大数据挖掘的LTE网络规划研究在山东公司LTE网络一期网络规划中得到了广泛应用。通过高价值区域定位、干扰问题分析、覆盖评估等维度综合关联性分析，借助2G/3G现网实测数据实现了“点、线、面”联合评估，真实、准确、全面地对4G网络的价值流量、重叠覆盖干扰、弱覆盖等进行了评估，同时输出了LTE工参信息、站址建设优先级，站址地理化呈现等一系列规划结果。通过黑、灰、白名单规则判断，输出了LTE网络不建议规划的黑名单小区、通过相关优化调整后可规划灰名单小区、直接可共址建设的白名单小区，共评估一期工程规划小区60653个，发现低价值用户流量少的黑小区3433个;易产生干扰黑色小区5021个，灰色站点1265个;覆盖问题黑色小区543个，灰色小区3501个。通过规划质量的提高，降低了后续优化调整的难度，共计节约资金11766×0.3=3530万(注:每个基站年优化费用约0.3万)，而且原来人工规划、勘察基站的效率大大提升，解放人力成本带来的直接经济效益75×10=750万(注:人力成本节约75人，含外包，年人均成本10万)，降低了全省网络规划优化的管理成本。通过TD-LTE的大数据网络规划分析，有效指导了4G网络规划，按照以终为始、聚焦价值、提高投资收益、建设精品网络的目标，提升了4G网络规划的准确性、合理性。

4结语

篇3：网络数据挖掘论文

随着网络技术的迅猛发展和网络设备价格的不断下降, 网络正成为人们越来越离不开的事物。2014年7月, 中国互联网络信息中心 (CNNIC) 发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》显示, 截至2014年6月, 我国网民规模达6.32亿, 其中手机网民数达5.27亿, 互联网普及率为46.9%, 互联网发展从广到深, 网民生活全面网络化[1]。网民借助于PC端特别是移动终端, 可方便、快捷、自由地在论坛、博客、微博及各类社交网站发表自己的观点看法, 网络已成为反映社会舆情最重要的载体, 大量有益的提倡性信息能够得以共享, 但同时也会造成非理性情绪的蔓延, 成为引发社会突发事件等的重要隐患。因此, 了解网络舆情的兴起演变规律, 鉴别舆情主体中心, 追踪研判舆情传播趋势, 最终合理引导舆情走向, 对于防范误导性舆论危害社会, 保障正确舆论的导向, 构建和谐社会具有重要的意义。

1网络舆情

舆情是指公众对于现实社会各种现象、问题, 所表达的信念、态度、意见和情绪表现的总和, 是实现社会调控管理不可少的制约力量[2]。网络舆情承载民众对某一社会现象或事件的观点态度, 是了解民情的主要依据, 分析舆情有助于决策者有针对性地做出正确的决策。

网络的开放性和虚拟性, 决定了网络舆情具有以下特点: (1) 直接性。通过BBS、新闻点评、博客和微博等, 网民可以立即发表意见, 下情直接上达, 民意表达更加畅通; (2) 突发性。网络舆论的形成往往非常迅速, 一个热点事件的存在加上一种情绪化的意见, 就可以成为点燃一片舆论的导火索; (3) 偏差性。由于发言者身份隐蔽, 并且缺少规则限制和有效监督, 网络自然成为一些网民发泄情绪的空间。因此在网络上更容易出现庸俗、灰色的言论[3]。

2社会网络分析

社会网络的研究起始于20世纪早期, 研究的出发点是行动者之间存在的各种联系。社会网络分析采用数学方法中的图论来描述。一个社会网络是由多个点 (社会行动者) 和各点之间的连线 (代表行动者之间的关系) 组成的集合[4]。社会网络分析研究的是深层次的、隐藏在复杂社会系统表面之下的一定的网络模式。一个社会网络由多个点和各点间的连线组成, “点”是各个社会行动者, “边”是行动者之间的各种社会关系, 社会网络分析就是建立这些关系的模型, 力图描述群体关系的结构, 研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响[5]。

目前, 社会网络分析已成为研究现实社会网络和以互联网为基础的通讯网络信息交流和传递的重要工具[6]。互联网时代的网民 (即行动者) 之间也构成了社会网络, 网民互相联系、影响。在此过程中出现了一些拥有较高威望和地位的主体 (类似于微博平台中的大V) , 他们拥有更多网络资源, 能不同程度地影响网络舆论的走向。管理和引导网络舆情必然要研究舆情主体和他们间的联系。社会网络分析方法正是更关注于行动者之间的联系, 更多关注行动者行为发展变化情况, 更加重视人的因素, 更能揭示网络舆情信息传播的本质。

3基于社会网络的网络舆情分析

基于社会网络分析的实证研究的通用研究方法和步骤为:选取研究对象、采集数据、转换并存储数据、分析数据、评估反馈。数据采集的主要工作是获取网络中行为者和他们间关系的相关信息。常见的方法有:网络爬虫、在网关抓取数据包、采集日志等。数据转换及存储是根据数据分析软件识别的数据格式, 输入采集的数据的过程。根据网民交流情况, 一般需建立关系矩阵。如矩阵元素ai, j表示行为者i与行为者j的关系, 两者有交流其值为1, 否则为0。数据分析是根据社会网络分析软件, 获取社会网络拓扑结构的一些参数, 了解网络状态。常见的社会网络分析软件有:Pajek、Net Miner、Node XL、Ucinet。最后, 分析结论, 通过社会网络分析软件计算出网络拓扑结构参数, 得到所研究舆情网络相关特征信息, 采取正确应对办法处理好舆情事件。

2014年8月, 关于高校学费上涨问题引起广泛关注, 本文选取某论坛中该主题帖及相关回复为研究对象, 时间跨度为2014年8月8日至12日, 共43人参与回复。为了方便数据的统计分析, 本文中网民昵称采用数字编号形式。矩阵中数字0表示回复0次, 1表示回复1次, 2表示回复2次。经过整理, 产生43*43的互动关系矩阵, 矩阵部分显示如图1, 将该矩阵输入Ucinet, 利用Netdraw工具得出该话题参与者关系网络图, 如图2所示。

4舆情网络整体结构测度与分析

社会网络分析提供了很多用于网络结构测度的参数, 现有研究主要从整体社会网络、内部子结构和个体结构三个层次展开, 最常用的参数有:

1、点度中心度:描述节点 (行动者) 在网络中的地位, 即如果其他大量节点连接到此节点, 此节点的重要程度就越高。其计算公式为DC (A) =D (A) /N。在网络舆情管理和监控中, 需关注有较强控制能力的网络核心人物动向。经过计算发现, 1号节点和27号节点度值最高, 分别达到27和23, 说明此二人在本话题中表现活跃, 引起的关注度最高, 在群体中处于重要的位置, 需要引起舆情监管者重视。

2、密度:描述网络中节点间联系的紧密程度。一般地, 网络中节点间连线越多, 网络节点联系越紧密, 网络中信息交流越便捷。形成网络舆情的虚拟社区密度反映了舆情在虚拟社会网络中的传播、发展速度, 其值越大, 舆情的传播、发展速度越快[7]。本话题社会网络密度为0.1268, 表明网络中的节点间存在较为紧密联系, 该结构中话题关注度较集中, 需要管理者密切舆情动态。

3、直径:一个网络图一般有很多测地线, 其长度也不一样, 图中最长测地线的长度叫做图的直径[8]。网络直径越小, 舆情传播的速度也越快。本结构的平均直径长度为2.566, 节点两两间需要2-3个节点即可产生关联, 数字较小, 说明此网络中信息传播速度较快, 监管需及时、准确。

4、小团体分析也称为小群体分析, 主要是用来刻画网络中成员之间的关系的紧密程度[9]。小团体分析将网络进一步划分为关系更为紧密的小群体。联系更为密切的小团体是舆情的核心群体, 它们为管理和消除舆情设置了更多障碍。在网络舆情形成者的凝聚子群分析中采用了社会网络分析中的K-丛 (k-Plex) 方法, 通过计算发现在该网络中存在密切联系的“凝聚子群”, 该子群控制了大量的信息来源和占据了传播途径的关键点, 对舆情管理构成威胁, 需加强教育和引导。

5结束语

对网络舆情进行分析, 不仅是对舆情内容本身进行分析, 同时需要分析舆情参与者的社会网络结构, 探寻舆情发展规律。本文通过对某论坛“高校学费上涨”话题进行社会网络分析, 结合定性分析与定量分析, 以点度中心度、密度、直径、聚类系数作为分析指标, 发掘出该网络相关特点、主要意见领袖和核心小群体, 提出相应的舆情监管建议, 有助于监管部门正确把握舆情动态, 及时准确决策, 合理引导舆情走向, 促进社会和谐发展。

参考文献

[1]《第34次中国互联网络发展状况统计报告》http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201407/P020140721507223212132.pdf

[2]黄晓斌, 赵超.文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用[J]情报科学, 2009, 1

[3]沈国权.建议构建军队网络舆情分析系统[J].南京政治学院学报, 2007 (3) :132-133.

[4]刘军.整体网分析讲义:UCINET软件实用指南[M].上海:格致出版社, 2009:1-2

[5]刘军.社会网络分析导论[M].北京:社会科学文献出版社, 2004:4-5.

[6]董亚倩, 邓尚民.基于社会网络分析的网络舆情主体挖掘研究[J].情报资料工作, 2011.6

[7]陈京民, 韩永转.基于虚拟社会网络挖掘的网络舆情分析[J]中国制造业信息化, 2010.3

[8]罗家德:社会网络分析讲义[M].北京:社会科学文献出版社, 2005, 4:171-175

篇4：数据挖掘在网络信息检索中的应用

关键词 数据挖掘 网络信息检索 数据挖掘

中图分类号：TP311.138 文献标识码：A

目前，网络信息资源数据形式丰富多样，数量巨大，并呈几何级数的速度增长，基本满足了人们的信息检索的量的需求，然而如何快速、高效地找到自己所需要的信息，网络信息檢索在查全率和查准率上还相对欠缺。网络搜索引擎通常会返回给用户成千上万检索到的网页，其中大部分与用户的检索要求无关，另外就网络上的知识发现而言，即使检索精度再高，搜索引擎也不能够胜任。因此，人们需要比信息检索更精确高效的、能包含网络数据库在内的新的数据挖掘技术，数据挖掘正是在这样的应用需求下产生并迅速发展起来的。但是，数据库领域采用的数据挖掘技术所涉及的多是结构化数据，为了处理网络上的异质、非结构化或半结构化数据，网络数据挖掘成为数据挖掘研究的一个重要分支。

1 网络信息检索

网络信息检索一般指因特网检索，是通过网络接口软件，用户可以在一处终端查询各地上网的信息资源。网络信息检索主要依靠计算机科学技术、网络技术和数据的确切特征来创建相应的索引结构、数据库等，能很好地处理已经发生或存在的静态信息。网络信息检索工具包括传统的服务工具：远程登录、文件传输服务、电子邮件、电子公告牌、广域消息服务、Gopher、WWW、基于Z39.50的信息检索服务、代理服务器和NAT，以及搜索引擎和中外著名网络数据库检索。这些工具都能有效地组织和检索海量数据，但对数据未来的变化趋势等动态信息缺乏有效的统计和预测。

2 数据挖掘及Web数据挖掘

数据挖掘（Data Mining），即从大量模糊的数据中发现隐含的规律性内容，解决数据的应用质量问题的技术，是一种还处于发展中，已经部分投入实际生产实践的技术框架。

Web数据挖掘是从数据挖掘技术发展而来，简单地说是将数据挖掘技术应用到Web上，也称为Web挖掘。其技术性的定义是：Web数据挖掘，是一项涉及Web、数据挖掘、信息学、计算机语言学等多个领域的综合技术。Web数据挖掘的目的是为了揭示网络信息中隐含的知识，它是比信息检索层次更高、更精确的一种技术。它能够根据用户个性化定义的要求，根据目标的特征信息在网络上或者数据库中进行有目的的信息检索。Web数据挖掘中几种常用的技术是：关联规则技术、分类技术、聚类技术、路径分析技术和序列模式技术。

3 数据挖掘在网络信息检索中的应用

目前，作为网络信息检索最重要最常用的工具：搜索引擎，只能处理用户给出的特定关键词形式表示的简单目标，而无法处理用户给出的样本形式的复杂模糊目标，对网络数据未来的变化趋势等动态信息也缺乏有效的统计和预测。而将数据挖掘技术运用的网络信息检索中，可以使网络信息检索过程及结果更加快速、精确、个性化。

（1）数据挖掘提高网络信息内容自动摘要的准确率。网络信息资源一般都有关键词和内容摘要供用户检索选择之用，但大部分的自动摘要都是简单的抽取网页文档的前几句内容，而仅仅是通过位置来确定的，这种方式很不准确，不能精确的反映网页的全部内容，所以保证自动摘要的正确性非常重要。数据挖掘中的文本抽取就是从文档中抽出关键信息，对文档本身的内容而不是位置来进行文本内容的总结，以自然语言理解为基础，更可揭示网络信息的主题特征知识及其之间的相互关联知识，对文档进行语义甚至语用的标注，因此它更能反映出Web文档中的真正信息，然后以简单的形式进行摘要或表示，可以提炼出文档最重要的信息生成关键字或摘要，使自动摘要的质量和准确性很大的提高。

（2）数据挖掘拓宽网络信息资源量。网络信息资源数量众多，分布范围很广，大部分可以直接用网络信息检索工具查询到的信息都是网页中的文字、表格、图形、图像、声音、视频或好友网页的链接及目录结构等。但是还有一些潜在网络信息不容易被搜索引擎等工具查询到，如用ASP，JSP或PHP生成的动态网页；一些专业数据库系统中的数据；在Robot Exclusion框架协议下被拒绝搜索访问的网站；由用户的提问而动态生成的结果；存在于商业数据库管理系统中的数据等，它们无法被索引，从而无法提供有效的检索方式，这些结构化的或用html标记的半结构化数据都可以用数据挖掘中的内容挖掘进行处理，网络页面内容挖掘常采用的技术是文本挖掘和多媒体挖掘，可为这些网络信息提供明确的摘要或索引，使得本来不容易搜索到，潜在隐藏的信息能被明确的搜索到，从而大大拓宽了网络信息的资源量。

4 网络信息检索的未来展望

数据挖掘能发现网络中隐含的有价值的信息和知识，从而提高标引、自动摘要、自动分类和自动聚类等的准确率；能促进用户兴趣模型的构建，从而为用户提供更好的个性化信息服务。此外，它独特的分析方法能发现网络数据知识之间的各种关系，使网站建设和检索结果的分布更加合理。随着本体、网络、自然语言处理、信息可视化和人工智能等技术的发展，将数据挖掘与这些技术进行结合，未来的网络信息检索将朝这更加精准、个性和智能化方向发展。

参考文献

[1] 陈维.网络环境下的信息检索与数据挖掘技术[J].现代情报，2009（5）.

[2] 李村合.网络信息挖掘技术及其应用研究[J].情报科学，2008.

篇5：网络数据挖掘论文

站点对于移动通信网络优化而言无疑具有非常重要的意义，移动站点的对少直接决定了运营商投资规模的多少，而站点位置的选择则对移动网络质量的好坏也有很重要的影响。在移动通信网络优化的过程当中应用数据挖掘技术，可以对站点选择的合理化水平起到提升的作用。其具体的方法是在初始可行解的基础之上，进行具体的特定方位的搜索，在一个过程中让相关的目标函数值变化最多的进行移动。这样一来，不仅能够较为合理、科学的对移动站点进行选择，而且还可以大幅度的降低移动运营商在这方面的资金费用。与此同时，用于设备维修的资金也会相应的减少。这样一来，无疑也会获得更多的利润。

3.2科学研究掉话现象

对于移动通信网络当中存在的掉话现象的具体的分析，主要是建立在对数据挖掘技术的基础之上的，同时在研究的过程中还要注意对相关数据和资料的研究。在此基础上，还要针对具体研究的类别情况，才能在最快的`时间之内查出在移动通讯当中出现掉话现象的缘由。因此，在优化移动通信网络的过程当中有效的应用数据挖掘技术，不但能够实现实践序列方法的有效的利用，而且还能够保证对话务出现的特点以及原因进行有效而快速的分析，从而实现全面系统的分析和研究移动网络中电话现象出现的原因的目的。

3.3利用数据挖掘技术还可以提升干扰分析的准确程度

数据挖掘技术在优化移动通信网络的过程当中一个非常重要的方面便是对移动通信网络的干扰数据进行分析。例如在对上行干扰进行分析时，其计算的公式为上行干扰功率=干扰UE上行发射功率+干扰UE到目标基站的路径损耗+目标基站对干扰UE的上行智能天线增益。而在对下行干扰进行分析时其计算的公式为下行干扰功率=干扰基站对干扰UE的下行发射功率+干扰基站到干扰UE的路径损耗+干扰基站对目标UE的下行智能天线增益。因此，利用数据挖掘技术对移动通信网络进行干扰分析，不仅能够以较快的速度找到干扰的物体和干扰的位置，而且还能够较为及时的对这些问题进行处理，从而保证移动通信网络的正常平稳运行。

3.4数据挖掘技术在移动通信优化中话务预测的具体应用

在进行网络规划的过程当中，需要对移动通信过程当中的话务情况进行预测，并根据具体的预测情况进行相关硬件设施的投资建设。当话务预测过高时可能会导致硬件设施采购过多，而造成资源的浪费。当话务预测过低时，又会造成大量话务的溢出，进而导致收入情况的损失。而利用数据挖掘当中时间序列预测的方法可以较好的解决这一问题。该方法主要指的是，通过对过去相关的历史数据的研究，来对未来的需求进行有效的预测。具体而言就是在对未来预测的过程中，分析并发现事物的变化特征以及发展规律，从而为话务预测提供有效的参考。

4结语

随着4G网络发展的不断深入，人们对移动通信技术也提出了更高的要求。在这种情况下，在移动通讯网络优化的过程中有效的利用数据挖掘技术，不仅能够更好的提升网络的质量，而且对于降低移动运营商的投资成本，提升其利润，提高市场竞争力都具有非常重要的意义和价值。

参考文献：

[1]胡勇.数据挖掘技术在移动通信网络优化中的应用[J].网络通信，，24(1)

篇6：网络数据挖掘论文

摘要：在计算机网络越来越普及的社会中造就信息传播的便利性提高，也让社交网络渐渐发展成为虚拟社群形态，从早期的电子布告栏(BBS)到现在的社交网站(SocialNetworkSites)，都可以让人们密切讨论与互动。本文将主要探讨基于数据挖掘模型的社交网络关联预测分析，并对相关技术进行阐述。

关键词：数据挖掘;社交网络;关联预测

在社交网络上，依据先前国外学者Viswanath，Mislove，ChaandGummadi和NguyenandTran都是针对theNewOrleans地区社群使用者发布数据来研究使用者发布的关系，而台湾地区针对使用者社群发布的分析多以问卷方法居多，故本研究欲使用直接抓取页面数据与卷标的方法，观察使用者社群网站上发布行为，利用先前用学者所提数据呈现方式，结合关键词标记方式来了解使用者在社群网络上的发布关系。而其中社群人数拓展最快速就是微信平台，利用了社交网络的特性让使用者能更有效率的在网络上找到有关系的亲朋好友，将这世界的每个人、每个群体透过各种关系快速的串连起来[1]。

1数据挖掘模型的概述

当要对HDFS读写数据时，档案将被切割成小的64MBBlock，NameNode将告知每个DataNode，切割后的block是存放在哪，DataNode将负责做本地端档案的block数据对应，并且同时DataNode将对其他DataNode进行数据复制备份的动作。Hadoop系统的容错率和可扩充性来自于DataNode，当DataNode出错意外关机，其它节点上的数据将依然存在，且当需动态增删系统的运算量，只需增加DataNode节点或停止DataNode运作。在进行社群资料收集与前处理之前，要先了解一下信息撷取与信息过滤的不同之处。在社群网站上随机寻找开放目录上的使用者，而后进行下载该使用者发布数据的动作是谓信息撷取;而将使用者涂鸦墙上大笔数据写进本地端的HDFS系统后，并通过预先设定的一些筛选条件式和过滤方法，剔除杂乱的数据，变成对本研究有用的信息，以利后续卷标计算与关键词计算，这个过程就叫信息过滤[2]。

2基于数据挖掘模型的社交网络关联预测分析

关键词分析部份则是针对个人涂鸦墙页面和使用者自订信息页面进行关键词标记，其关键词来源是使用者自订信息页面上含的运动、音乐、书籍、电影、电视、游戏、宗教、政治八组关键词。相关度计算是利用本研究所提相关度公式来进行个人涂鸦墙页面、使用者自订信息页面和模拟页面间的关联运算，利用页面间所含的关键词，计算出仿真页面与使用页面间的相关度。并在相关度计算阶段把社群发布分析与关键词分析的结果做个交叉分析。之后对此分析结果进行研究评估。使用者自订信息页面有让使用者自己标记自己兴趣的分类项目，分为大四大类自订选项，其自订选项下，包含子项目让使用者自订标记自己的兴趣，而该表的使用者自订分类项目就是本研究挑选关键词的依据，本研究挑选运动、音乐、书籍、电影、电视、游戏、宗教、政治这八个字作为关键词标记投掷的项目，在此就不考虑同义不同字、字面背后意涵等问题，只考虑第一层的字义[3]。

3社交网络关联预测的相关技术与应用

社交网络分析一直以来都是个热门的话题，所有团体成员彼此之间社交关系的集合就是这个团体的社交网络，而透过社交网络分析可以了解团体成员之间的互动，这分析可应用在各种与人有关的领域上。在学校里，学生之间小团体的组成及班级中领导人物与被孤立者的存在，一直都是教育者相当关心的部份。在团体精神治疗中，成员之间的交流情况是分析治疗成果的指标之一。在网络社群中，了解使用者群体之间的互动可以帮助厂商开发更人性化的网络产品。人格特质分析也是个热门的话题，每个人的行为都有一套固定的行为模式，而分析这行为模式就是所谓的人格特质分析，这分析也可应用在各种与人有关的领域上。在学校里，不同类型的学生需要不同方式的教育。在公司面试上，公司透过分析应征者的.人格模式来录取所需要的人才[4]。然而，一般心理学使用的社交网络分析与人格特质分析都是透过纸笔测验，使用大量的人力去取得人际互动的信息，考虑团体成员间友好的互动关系，并使用方向性的连结来表达人们之间的互动关系。目前使用计算机视觉技术的社交网络分析系统，仅考虑人们同时出现频率当作亲密程度的指针，而且使用无方向性的连结来表示人们之间的互动关系。因此，我们使用拥有计算机视觉技术的多摄影机系统，透过分析人们之间的互动行为，互动行为包含互动的对象、所表达的肢体语言与情绪信息，根据分析所有的互动得到团体内所有成员之间的社交态度，而这就是这团体的社交网络。除了友好的互动关系之外，我们还考虑了厌恶的互动关系，并且使用方向性的连结来表达人们之间的互动，这让我们的社交网络分析能更贴切现实的互动情况。通过分析一个人所有的社交互动行为，可以得知此人的行为拥有何种倾向，而这行为模式就是这个人的人格特质。

总之，我们可以根据观察分析人们的互动行为，得到与人们观察得到的结果大同小异的社交网络分析，证明我们能透过计算机视觉技术取得贴近现实的社交网络分析，并且比起一般心理学的社交网络分析省下许多不必要的人力。

参考文献：

[1]王云驰,邓倩妮.关联信息在社交网络中传播的竞争模型[J].微型电脑应用,2015,(3):22-24.

[2]魏爽,高华玲.利用数据挖掘方法进行社交网络关联预测[J].电脑知识与技术,2015,(12):46-48.

[3]李阳,王晓岩,王昆,沙瀛.基于社交网络的安全关系研究[J].计算机研究与发展,2012,(S2):124-130.

篇7：网络数据挖掘论文

一、网络数据挖掘的重要性

电子商务的开展与完善的电子商务平台是密切相连的，作为电子商务平台之一的电子商务网站也应该在创新中不断的完善，而且与传统商务相比，电子商务网站具有独特的优势。在进行电子商务的过程中，进行电子商务网站的设计和建立是必不可少的，而建立一个电子商务网站还是比较简单的，但是唯一需要注重的问题就是对其经济和社会效益的提高。同时还要考虑网站在运行中。会有大量的记录以及日志文件等再相应服务器中生成，这些数据包含了很多客户信息，因此需要充分分析和挖掘这些数据，进而让所设计出来的网站基本满足客户的需求，以此才能使得自身的竞争力得到有效加强，进而获取更多的效益。

二、网络数据挖掘在电子商务网站设计的应用

在设计电子商务网站的时候，首选就需要帮助销售商对客户行为的了解，这样才能使得站点的使用效率得到有效提高，此时就需要应用数据挖掘技术，这样网络管理员就可以根据客户在上网过程中所浏览的网站页面及其数据信息归纳分析经常访问该站点的用户类型，及其访问途径和通过怎样的方式完成交易等内容，这样才能让建立的网站更吸引客户，同时也为网站结构的进一步优化、站点访问量和效果的提升提供有利的依据。整个电子商务网站的设计包括三个步骤，分别为数据信息的采集、分析以及提供个性化服务。

1.数据信息的采集

因为只有将客户相关的数据信息收集起来，才能在分析之后，将个性化的服务提供给客户，也就是说电子商务网站向客户提供个性化服务是基于说数据信息采集的。销售商能够得到客户在注册过程中保存的信息，即客户的基本信息，包括姓名、籍贯、家庭住址、出生日期以及爱好等，同时还能根据客户所浏览的网页和商品等信息，对客户关注和倾向的商品进行判断，进而为客户建立相应的服务档案。而且客户人员还能在计算机的数据库中存储客户与自身交流时的数据信息。当客户完成订单和付款之后，可以对其收货地址信息加以确定，进而掌握客户的所在地等信息，进而进一步完善客户对应的信息数据库。同时还能够对客户的投诉和评价进行分类整理，使客户的服务档案得到不断的完善，以此为网站的优化提供更加有利的数据资料。与此同时还会将数据挖掘技术引入到网络服务器中，进行一个可以对客户浏览途径和页面以及点击产品信息加以记载的数据库系统，实现各企业资源共享的目标，并且还不会对网络服务器的访问速度产生影响。

2.数据信息的分析

想要设计出一个成功的电子商务网站，就应该在保持对客户完全透明的基础上，及时、快速、准确的分析客户资料及其访问行为，进而保证客户访问页面的处理时间不被占用的条件下，为客户提供一个可以更方便、快捷的进行网购、网上交易等商务活动环境。首先，就要分析客户行为和登录方式，对网站客户群进行划分归类；其次在进行内容设计的时候重点考虑客户群的年龄、爱好和特点等方面，将网站内容加以归类，并针对不同类别的客户群，展示客户感兴趣的商品信息，最后再根据客户的访问、浏览信息以及订单信息，为客户的行为资料进行及时修改和完善。

3.个性化服务

这就是通过挖掘网络数据信息，了解和掌握客户的需求和兴趣，准确的向客户提供个性化的产品推荐，这不但要根据客户的诸多方面对其提供满足其需求的信息，而且还是主动为客户提供所需信息，使网站的个性化服务的特点更为突出，进而吸引更多的客户。并且为了使得客户类型更加稳定和准确，就需要优先臭氧统计具有较长注册时间、较多浏览记录以及产品购买数量大的客户。

三、结束语

总而言之，对于电子商务网站的设计，因其页面较多，是动态的，并且较为复杂，很难找到完整的结构模型，因此很难在网络中快速的找到人们所需的商业数据信息，这就需要在网站设计中应用网络数据挖掘，进而为销售商带去更多效益。

参考文献：

篇8：网络数据挖掘论文

1数据挖掘技术以及数据分析方法

1.1数据挖掘的基本定义

随着科学技术的迅猛发展和互联网信息技术快速发展,新型信息技术不断被开发出来并应用到各个领域中去,数据挖掘技术是信息化时代开发的新兴技术,其中数据挖掘技术指的是在互联网数据系统中收集具有价值性的规则以及模型,通过数据分析工具分析收集的数据信息和数据模型,并总结出数据信息和数据模型共同点和差异性,从而在此基础上开展相应的预测工作。基于此,应用数据挖掘技术可以有效将描述性功能以及关联性功能充分发挥出来,并对系统指定数据进行收集和分析,从而发挥出其最大性能和作用。

1.2归纳数据挖掘的分析方法

(1)数据分类分析方法:分类分析法需要采用不同标记方法先对数据组以及集合进行标记,并将数据组和集合标记记录下来,然后采取数据挖掘方式挖掘网络信息数据,再对数据组和集合的标记进行相应检验,并对比标记信息的差异性,从而判断出计算机通信网络运行状况。(2)信息关联分析法;关联分析法主要是对给定数据组或者结合数据和信息进行分析,并快速判断出两者的共同点和差异性,并能深入挖掘两组数据存在的各种关系。(3)数据序列分析法:数据分析法在一定程度上说和关联分析法有着相似之处却又有着显著不同点,序列分析法和关联分析法都是通过分析数据关联性进行深入研究,相比于关联法来说,序列分析法更重视数据信息前后关系,并根据数据前后关系来展开信息挖掘和分析。

2分析4G通信网络的基本特点

2.1具有移动性的基本特点

4G通信网络具有移动性特点,即在实际通信活动中,物体不受到其他状态影响,并且在各种移动状况下实现网络信息通信,这是因为移动性特点使得通信网络更加复杂。

2.2网络结构具有复杂性的特点

通信网络是面对着众多用户的互联网网络,并且每一个通信网络用户在互联网网络系统中都有着一定联系和影响,因此,在实际4G通信网络活动中就要求各个用户间通信活动互不干预,而因为通信网络系统和卫星通信网以及数据网络等都相互联系着,4G网络结构有着极为复杂的特性,这对4G通信网络信息后期优化增加了难度,这也充分表明数据挖掘技术的优势和基本特点,能够对复杂的互联网网络故障和问题进行分析,从而快速解决互联网故障问题。

2.3网络信息传播具有复杂性的特点

4G通信网络电磁波在实际传播中会受到了多种因素的影响,并且可能会发生折射、反射和多普勒效应等现象,同时还可能会产生多条路径干扰或者是信息延迟传播等现象,极大影响着4G通信网络信息传播的基本质量,因此4G网络通信在优化过程中应当注重这个问题,并针对存在的主要问题和产生影响提出应对性的策略,从而向网络用户提供安全且稳定的通信网络服务,这对于4G通信网络在未来信息化时代的发展有着促进作用,因此应当在4G通信网络优化中积极采用数据挖掘技术,充分分析网络信息传播的基本问题,从而使得通信网络更加完善和优化。

3应用数据挖掘技术必须遵循的基本原则

在4G通信网络优化中应用数据挖掘技术应当遵循的基本原则,其中包含通信网络智能性原则、智能性数据分析原则以及分布式处理原则以及其他原则等,只有充分遵循应用原则才能够充分发挥出数据挖掘技术的基本作用。

在4G通信网络优化中应当要充分发挥出数据挖掘技术和人工智能技术的优势和作用,通过数据挖掘技术与人工智能技术来收集数据信息和网络资源,并对所收集的数据信息进行自动化和智能化深入分析,根据研究分析结果可知数据挖掘技术以及人工智能等对通信网络优化起着积极作用,能够及时调整并优化通信网络。应用数据挖掘技术在通信网络优化中能够促使我国网络技术不断发展,这对于我国后期互联网维护和质量有着极为重要的作用,减少网络技术故障和问题,从而创造出更好的网络环境,让网民在网络环境中能够快速获得搜索信息,提高网络用户的满意度。

互联网网络信息系统是极为庞大的,包含许多网络资源和数据信息,通信网络优化亦是非常复杂的。在4G通信网络优化中不是采用简单系统或者服务器就可以完全实现优化的,应当分层次和分区域展开优化工作,同时还应当遵循分布式处理基本原则采集和处理数据信息。在通信网络优化中数据挖掘技术应当充分遵循基本原则,从而不断规范互联网网络操作和各种行为,进而让网络环境更加整洁和有序。

因为互联网通信网络系统较为庞大,并且网络系统结构比较复杂,所以全面分析互联网通信网络数据是不可能的,可以分层次对层级系统数据信息进行分析,并根据层级数据信息结论,再总结网络系统数据结论。在实际分析中应当还要确保数据分析的智能性,确保层次分析任务能够落实到网络系统层次服务器中去,从而实现层次数据信息分析。这样才能更好了解到通信网络在运行中存在的各种问题,逐层进行分析能够了解到不同层级之间的问题,并对各层级问题进行综合分析,并将层级问题进行总结,然后再系统解决网络系统中存在的各种问题,从而减少各种通信故障,以营造出更好的4G通信网络环境,推动通信技术的快速发展。

4数据挖掘技术应用于4G通信网络优化

4.1能够帮助选择合理的网络站点

在4G通信网络优化中应用数据挖掘技术能够帮助其快速选择合理站点,采用禁忌搜索算法对网络数据信息进行搜索,并选择特定搜索方向进行搜索试探,再选择函数变化大的移动,并科学合理地选择站点,不但有效降低运营商的投资费用,同时还能够有效降低互联网网络维护成本,并给运营商提供更高的经济效益。在4G通信网络优化中应用数据挖掘技术能够快速收集和统计数据资料以及数据模型和网络信息等,从而能够创造稳定而安全的网络环境,有效提升了通信网络运行效率和通信服务。

4.2能够帮助分析干扰和故障

在4G通信网络优化中应用数据挖掘技术能够有效分析网络故障和问题,采用数据挖掘技术搜索法能够快速分析出互联网通信网络中的各种干扰问题,能够在4G通信网络中及时找寻到网络干扰部分以及干扰源,并采取相应措施对各种干扰进行处理,从而为4G通信网络优化奠定坚实基础,促使通信网络优化工作顺利开展。

4.3能够帮助分析掉话故障和问题

对互联网通信网络的GSM掉话进行分析时,应当采用相应数据挖掘技术对通信信息数据展开层次分类,然后再根据分类内容展开相应分析,并及时寻找出导致GSM掉话的主要原因,并根据其存在的主要问题采用数据挖掘技术进行不断优化和完善,充分利用实践序列的分析方式,分析4G通信网络话务变动以及变化规律等,从而快速掌握话务变动与变动规律的基本特点,并快速汇集网络信息数据,再对GSM掉话基本问题展开分析,结合GSM掉话的主要问题及时采取应对措施。

4.4能够帮助网络切换故障分析

在实际通信网络优化过程中采用数据挖掘技术对网络切换进行深入分析,凭借着数据统计技术优势和分析方法对通信网络基本配置和基础参数进行数据信息分析,从而不断调整网络配置信息,避免用户在使用设备中出现无法及时切换的问题。在4G通信网络优化中应用数据挖掘技术能够充分挖掘出网络存在的问题,从而解决网络设备无法及时切换的问题。

4.5能够帮助通信网络覆盖分析

在通信网络中合理应用数据挖掘技术分析网络覆盖问题,能够对目标数据以及网络信息进行测试,并对设备和网络覆盖范围关联度进行分析,从而及时判断网络设备和网络线路中存在的问题,并结合网络线路和网络设备的问题采用相对应的解决方法,以不断优化通信网络系统,为人们提供更优质的通信网络服务。

5结语

伴随着互联网信息技术的快速发展和4G通信网络不断深入,社会对于互联网网络技术提出了更高要求,因此,为了满足市场竞争需求和社会需求,应当不断优化4G通信网络技术,创造良好的网络运营状况,从而有效提升通信网络信息质量。充分借助数据挖掘技术来分析当前通信网络存在的各种问题和故障,并就存在的问题及时采取相应解决措施,从而让通信网络信息技术更加优化和完善,为网络用户提供更好的通信服务。

参考文献

[1]李盛.计算机网络技术及在实践中的应用分析[J].科技创新与应用,2016(15):20-23.

[2]薛虎.关于现代电子技术与计算机应用的探讨[J].黑龙江科技信息,2016(15):16-20.