研究文章
基于频繁模式挖掘的网络流量分析数据应用研究
摘要
随着网络流量数据规模的不断增长，如何从中提取有效信息以提升网络管理和安全性成为当前研究的热点。频繁模式挖掘作为数据挖掘领域的重要方法，可用于揭示网络流量中的隐藏模式与关联规则。本文从频繁模式挖掘的基本原理出发，探讨其在网络流量分析中的应用与优势，设计了一套基于频繁模式挖掘的网络流量分析模型，并对模型的性能与实际应用效果进行评估。研究结果表明，该方法在异常流量检测、流量分类与优化策略制定等方面具有显著优势。本文对其潜在挑战及未来发展方向进行了进一步分析，以期为网络流量分析提供理论支持与实践指导。
关键词
频繁模式挖掘；网络流量；数据分析；异常检测；关联规则
参考
陈威宇,王泷,何建锋,等.基于改进关联规则的报送信息大数据特征隐匿性加密算法[J].计算技术与自动化,2024,43(04):123-128.
孙艳歌,邵罕,蒋明毅.基于闭合频繁模式的半随机森林数据流分类算法[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2024,37(04):442-448.
马亦晨，李改云，韩雪梅，等。基于数据挖掘的我国老年人慢性病共病关联规则分析[J/OL]。海军军医大学学报，1-8[2025-01-15].
徐实.医疗数据应用领域基于公共利益的同意豁免机制[J].网络法律评论,2024,26(00):237-262.
