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搜索资源列表

  1. 基于Map_Reduce的并行关联分析方法

  2. 本文在研究BIRCH算法、规则关联算法、Hadoop的map／reduce机制的基础上，提 出了一种基于map／reduce的应用于网络安全事件分析的并行关联方法。一方面，通过对BIRCH 算法的改进，在BIRCH的分层次思想中引入预定义的规则库进行聚类，可以实现多级关联以 及提高聚类的收敛效果，从而达到精简报警教的目的；另一方面，把该关联算法与Hadoop的 map／reduce相结合，实现了算法的并行化计算，在一定程度上提高了算法的运行效率。最后的 实验结果表明，采用该关联方法可以有效提高

  3. 所属分类：群集服务

    • 发布日期：2012-05-20
    • 文件大小：386kb
    • 提供者：yyyyuuuu123

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. <用一种分布式处理方法 挖掘分布式系统检测到的事件联系>演示PPT

  2. A decentralized approach for mining event correlations in distributed system monitoring，上海交大软件学院夏令营选题答辩演示PPT

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2016-07-22
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：mary_bing

  1. 机器学习的应用场景

  2. 分类：分类可以找出这些不同种类客户之间的特征，让用户了解不同行为类别客户的分布特征，从而进行商业决策和业务活动，如：在银行行业，可以通过阿里云机器学习对客户进行分类，以便进行风险评估和防控；在销售领域，可以通过对客户的细分，进行潜客挖掘、客户提升和交叉销售、客户挽留等 聚类：通常”人以群分，物以类聚”,通过对数据对象划分为若干类，同一类的对象具有较高的相似度，不同类的对象相似度较低，以便我们度量对象间的相似性，发现相关性。如在安全领域，通过异常点的检测，可以发现异常的安全行为。通过人与人之间的

  3. 所属分类：其它

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：q6115759

  1. Apriori算法在商务网站用户行为分析中的应用

  2. 介绍关联规则的相关概念后分析了关联规则经典的Apriori算法,探讨了Apriori算法在某商务网站用户行为分析中的具体应用,通过Apriori算法的挖掘结果分析出用户行为特征,即用户在点击购买不同商品时存在着某种必然或者大概率事件,从而改善网站结构,提高用户满意度

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-10
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：sunearlier

  1. 了解“关联规则”推荐

  2. • 关联规则A->B推荐，目标是，在“用户将A放入购物车时，推荐B”比“单独推荐B”获取更好的效果 • A->B的支持度，是用户同时购买A和B概率 • A->B的置信度，是用户购买A的同时，有多大概率购买B • A->B的提升度，是“用户购买A的同时，有多大概率购买B”与“直接购买B的概率”的比值 （1）这个值大于1时，说明A->B有正向效果 （2）这个值等于1时，说明A和B是独立事件 （3）这个值小于1时，说明A->B有负向效果

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-04-10
    • 文件大小：606kb
    • 提供者：hyy80688

  1. EventLog_Analyzer.zip

  2. Eventlog Analyzer日志管理系统、日志分析工具、日志服务器的功能及作用     Eventlog Analyzer是用来分析和审计系统及事件日志的管理软件，能够对全网范围内的主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等产生的日志，进行全面收集和细致分析，通过统一的控制台进行实时可视化的呈现。     通过定义日志筛选规则和策略，帮助IT管理员从海量日志数据中精确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁，从而降低系统宕机时间、提升网络性能、保障企业网络安全

  3. 所属分类：网络监控

    • 发布日期：2019-09-29
    • 文件大小：170mb
    • 提供者：ylk1990

  1. Tivoli Netview可扩展的全面网络管理解决方案

  2. Tivoli NetView使用一个复杂的、基于规则的事件关联引擎，以图形化的方式执行商业策略，并在无需报告所有故障事件的情况下对故障根源进行快速诊断。 Tivoli NetView可以对事件进行本地管理,也可以对其进行集中管理,并能够将其信息传送到其它的Tivoli应用如Tivoli Enterprise Console之中,实现更高级的事件关联。此外,当对发生事件响应和阀值被超过时,Tivoli NetView可使用多种不同的响应方式，包括传呼、电子邮件或以自行设计方式对特殊的故障作出晌应。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_38667920

  1. Disable Browser Caching in JSF

  2. NULL 博文链接：https://liang-wenfu.iteye.com/blog/1017556翻译:大碗喝酒 群 在 时代,部署的速度、柔性来适应业务的变化变得更加重要 显示建模可以改善项目分析业务规则的完整性及佔算的质量 你能想象到维护现存系统业务规则意味着什么。它可能花費大量的资金来实觋,当然 也需要更长的时间来上市。对于一个强大的分析、设计及实现的框架的需求非常清楚 的 显小建模并分类业务规则有下列好处 它可以帮助我们更精确地佔计设计及建造所需的开发时间 可以帮助我们分析和发现可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-24
    • 文件大小：981kb
    • 提供者：weixin_38669628

  1. 基于防突预测特征的地质异常智能判识方法

  2. 针对煤矿现有物探、钻探手段超前探测小型地质构造和煤层赋存变化等地质异常效果不好，以及防突预测数据隐含信息发掘不够、利用不足等问题，提出了根据防突预测特征与地质异常之间的相关性进行地质异常智能判识的思路；从单次防突预测事件数据分布和前后连续防突预测事件数据变化2个层面，构建了10个防突预测特征指标，形成了防突预测特征指标体系；采用关联分析方法，提出了基于防突预测特征的地质异常智能判识方法，并对特征指标二元属性转换、关联规则分析、有效规则提取、判识准则建立、地质异常可能性等级划分等关键环节进行了重点

  3. 所属分类：其它

  1. ESM基本概念（ESM_101_6.9.1 中文翻译）.pdf

  2. 目 录 2 第一章 关于ARCSIGHT ESM 8 ARCSIGHT 发送日志实用程序 8 用户角色 8 通过ESM的用户路径 11 第二章 ARCSIGHT 企业安全管理 13 ESM启用态势感知 13 ESM 解析 14 SMARTCONNECTORS 15 ArcSight管理中心 16 支持的数据源 16 FlexConnector 18 Forwarding Connector 18 ARCSIGHT MANAGER 18 CORR-ENGINESTORAGE 18 用户接口

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：wumeng2012

  1. 流程挖掘在银行服务管理中的应用

  2. 随着银行服务信息化的不断发展，银行面临如何从大量的服务数据中提取有价值的信息用以提升服务效率的问题。在银行服务管理系统的实际应用中，由于其业务具有并发性事件多、日志数量大等特点，选择并行Apriori算法进行分析。与传统的Apriori算法相比，针对银行业务中并发性业务较多的特点，设计使用了并行Apriori算法，解决了单服务器运行效率随日志数量明显下降的弊端。银行服务管理系统每日会产生大量流程的日志数据，记录每一位参与员工的工作状态，通过调用并行Aporiori算法，挖掘服务流程日志中的关联规

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：260kb
    • 提供者：weixin_38713061

  1. 一分钟定位分析问题——银行数据库智能运维平台建设实践分享

  2. 智能运维（AIOps）是将人工智能应用于运维领域，基于机器学习的强大能力，学习海量运维数据的规则，挖掘数据的内在价值，为运维提供更可靠的决策依据。智能运维的场景包括但不限于：故障发现，故障定位，故障分析，故障恢复，事件关联分析，日志检测，故障预测，容量预测，智能交互，专家系统等等。智能运维是当前炙手可热的话题。清华裴丹教授将2018年称作AIOps在中国落地的元年，当年确实有不少互联网企业和金融企业落地一些AIOps项目。而2019年，随着技术的成熟，落地案例也越来越多。尤其是在2019年初，人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：633kb
    • 提供者：weixin_38722164

  1. dsiem：用于ELK堆栈的安全事件相关引擎-源码

  2. 德西姆 Dsiem是用于的安全事件相关引擎，允许将该平台用作专用且功能齐全的系统。 Dsiem为标准化的日志/事件提供风格的关联，对威胁情报和漏洞信息源执行查找/查询，并生成风险调整后的警报。 产品特点 以作为前端节点和后端节点之间的消息传递总线，以独立或群集模式运行。 与ELK一起，这使整个SIEM平台可以水平扩展。 OSSIM样式的关联和指令规则，桥接从OSSIM的过渡变得更容易。 警报来自威胁情报和漏洞信息源的数据丰富。 内置对 （支持Alienvault OTX等）和Nessus

  3. 所属分类：其它

  1. 基于关联分析与机器学习的配网台区重过载预测方法

  2. 针对配电网运行中长期存在的台区重过载问题，提出基于关联规则挖掘的重过载影响因素分析方法，从设备和用户属性、自然环境、短期负荷特性中挖掘针对各类重过载事件的关联规则。从关联项中提取重过载影响因素，并基于机器学习模型，建立重过载事件预测模型，实现对重过载事件的短期预测。最后利用业务系统实际数据，对所提方法进行了效果验证。算例结果表明，新方法能够更为系统、全面地刻画重过载事件，提出的重过载预测模型在命中率和准确率方面表现良好。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种面向布尔时间序列的关联规则挖掘算法

  2. 布尔时间序列中的关联规则挖掘较难处理, 因为多数关联规则仅挖掘不同事务共同出现的规则, 却难以体现同一事件在不同时间内动态变化间的关联性. 鉴于此, 提出一种新的关联规则挖掘框架, 利用常量化表示布尔数据的时间属性, 结合聚类算法与关联分析, 提高规则的支持度, 从而解决布尔时间序列数据在关联规则挖掘中的时间值表示问题, 并使用多种指标评价规则与传统算法比较. 在真实的中风病预后好转数据预测中验证了所提出算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：203kb
    • 提供者：weixin_38730331

  1. 基于关联规则挖掘的电力生产安全事故事件关键诱因筛选

  2. 随着智能电网、通信网络及电力生产安全事故事件分析水平的提高和发展，电力生产安全事故事件数据量快速增长、复杂性不断增大，逐步构成了电力生产安全事故事件大数据。为在先验事故事件大数据的基础上高效、可靠地对事故诱因进行分类和识别，基于关联规则挖掘进行电力生产安全事故事件关键诱因筛选。根据事故事件的特点，建立电力生产安全事故诱因分析体系，对不同类型的事故进行布尔离散化，并基于关联规则挖掘提出事故诱因的诱发度计算方法，运用Apriori算法进行深度关联规则挖掘，并根据强关联规则对关键诱因进行筛选和分析。以

  3. 所属分类：其它

  1. 基于关联规则的电网故障诊断解析方法

  2. 针对电网故障诊断解析模型存在多解和误诊问题, 提出一种基于关联规则的电网故障诊断解析方法, 并通过解析保护和断路器动作及告警信息的不确定性, 构建诊断的评价指标. 利用解析方法获得故障的完备诊断, 进而基于各类不确定性事件概率, 采用评价指标从完备的诊断集合中求取最优诊断. 故障诊断算例验证了所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：197kb
    • 提供者：weixin_38536841

  1. 因果关系与因果控制初探

  2. 控制理论中系统的输入输出与事件的因果关系具有对应关系,以事物的因果性为出发点探索控制的方法论问题,提出基于“因体果”(Cause-plant-effect,CPE)关系的因果控制方法.从模型角度看,因体果控制方法可用于描述事件演化、时间关联和空间量化的混合动态模式,因果的驱动方式兼具时间演化、事件关联和规则关系,因此可涵盖更一般的、更具社会性、智能性的控制和优化问题.从分析角度看,提出多因多果的广义可控、广义可观性、相关的干扰(或故障)可补偿性、可估计性、可抑制性概念,以扩展控制理论原有的“内部

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：182kb
    • 提供者：weixin_38618312
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