数据流挖掘算法

022 允许启动步骤 1 =YES 0 =NO 点火钥匙未匹配或匹配错误，或发动机控制模块匹配错误或有故障 023 认可可变编码 1=YES 0=NO 可变编码认可（可变编码的计算规则与仪表组中的不同） 钥匙状态（收发器） 认可固定编码 禁启动防盗状态 4：客户服务新（客户服务交付状态（仪表组为替换件） 5：客户服务锁死，匹配数据编程至客户服务中 6：禁启动防盗系统被匹配，正常工作状态。 7：钥匙匹配启动，通过检测仪匹配钥匙。 发动机控制模块响应 1 =YES（无论ECM是否认可） 0 =NO，ECM处于After-run状态 钥匙状态 1=YES 无论是否认可，能够读取结构上合法的收发器固定编码 0=NO 不能读取结构上合法的收发器固定编码 钥匙 1=钥匙收发器锁死，钥1=YES 匙中的计算规则不能0=NO钥匙收发器的被重写。钥匙不能与一固定编码未被认可。 个不同的禁启动防盗系统相匹配。 0=钥匙收发器未锁死。收发器尚未与仪表组匹配（新钥匙） 024 锁死时间 仪表组的锁死时间，表示必须经过多长时间才能再次执行登录步骤。如果在登录步骤（钥匙或二手仪表组的匹配）中输入了错误的PIN。控制模块将锁死0-255分钟 17-10-060-0

数据流的特点要求挖掘算法只能经过一次扫描获得挖掘结果,并且要求较低的空间复杂度。结合数据流的特点,提出一种基于滑动窗口的数据流频繁项集挖掘新算法MFIM。该算法采用二进制向量矩阵表示滑动窗口中的事务序列,以这种新的结构来记录频繁项集的动态变化,有效地挖掘数据流频繁项集。理论分析与实验结果表明该算法能获得较好的时间复杂度与空间复杂度。

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基于滑动窗口的数据流频繁项集挖掘方法丁邦旭(铜陵学院数学与计算机科学系安徽铜陵 24 0 ) 4 0 0

摘要：数据流的特点要求挖掘算法只能经过一次扫描获得挖掘结果，并且要求较低的空间复杂度。结合数据流的特点，提出一种基于滑动窗口的数据流频 繁项集挖掘新算法M I。该算法采用二进制向量矩阵表示滑动窗口中的事务序列，以这种新的结构来记录频繁项集的动态变化，有效地挖掘数据流频繁项集。理论 FM分析与实验结果表明该算法能获得较好的时间复杂度与空间复杂度。 关键词：数据流；数据挖掘；频繁项集；滑动窗口：二进制向量

中图分类号：T 3 3文献标识码：A文章编号：1 7 -7 9 2 1 )0 1 1 2 2 P1 1 1 6 1 5 7( 0 2 3 5—0 0

0引言

向量表示方法。 表 1数据流事务序

022 允许启动步骤 1 =YES 0 =NO 点火钥匙未匹配或匹配错误，或发动机控制模块匹配错误或有故障 023 认可可变编码 1=YES 0=NO 可变编码认可（可变编码的计算规则与仪表组中的不同） 钥匙状态（收发器） 认可固定编码 禁启动防盗状态 4：客户服务新（客户服务交付状态（仪表组为替换件） 5：客户服务锁死，匹配数据编程至客户服务中 6：禁启动防盗系统被匹配，正常工作状态。 7：钥匙匹配启动，通过检测仪匹配钥匙。 发动机控制模块响应 1 =YES（无论ECM是否认可） 0 =NO，ECM处于After-run状态 钥匙状态 1=YES 无论是否认可，能够读取结构上合法的收发器固定编码 0=NO 不能读取结构上合法的收发器固定编码 钥匙 1=钥匙收发器锁死，钥1=YES 匙中的计算规则不能0=NO钥匙收发器的被重写。钥匙不能与一固定编码未被认可。 个不同的禁启动防盗系统相匹配。 0=钥匙收发器未锁死。收发器尚未与仪表组匹配（新钥匙） 024 锁死时间 仪表组的锁死时间，表示必须经过多长时间才能再次执行登录步骤。如果在登录步骤（钥匙或二手仪表组的匹配）中输入了错误的PIN。控制模块将锁死0-255分钟 17-10-060-0

2.4数据与数据流程分析

2.4.1数据流图

数据流图是通过系列符号及其组合来描述系统功能的输入、输出、处理或加工构造。

数据源点或终点 ，或者外部实体数据流加工或处理数据存储

图2-1 数据流图的基本元素

绘制目标系统的背景图时，关键在于分析系统有哪些外部用户及与该系统进行交互的数据源点或终点。例如，对于本系统来说，其外部用户为用户。

根据上述分析，可以得到排课系统的背景图，如图2-2所示：

课程代码/课程名称/学时/学分课程信息教工号/姓名/性别/职称/职务/教授课程教师信息课程信息班级名称/课程名称班级信息排课完成排课系统教师信息教工号/姓名/性别/职称/职务/教授课程教室名称班级名称/专业名称/学生人数/院系/年级班级名称班级课程信息课程代码/课程名称/学时/学分班级名称/课程名称教室名称班级名称教室代码/教室地点教室信息/教室容量/容纳班数用户班级课表教室课表班级个数班级名称/专业名称/学生人数/院系/年级课程名称/课程名称/星期/天/教室班级课程信息课程信息课程名称/课程名称/星期/天/教室课程信息班级信息课表排课所需信息课表信息教室信息教室代码/教室地点/教室容量/容纳班数

图2-2 背景图

0号数据流图是对背景图的细化，它

2.4数据与数据流程分析

2.4.1数据流图

数据流图是通过系列符号及其组合来描述系统功能的输入、输出、处理或加工构造。

数据源点或终点 ，或者外部实体数据流加工或处理数据存储

图2-1 数据流图的基本元素

绘制目标系统的背景图时，关键在于分析系统有哪些外部用户及与该系统进行交互的数据源点或终点。例如，对于本系统来说，其外部用户为用户。

根据上述分析，可以得到排课系统的背景图，如图2-2所示：

课程代码/课程名称/学时/学分课程信息教工号/姓名/性别/职称/职务/教授课程教师信息课程信息班级名称/课程名称班级信息排课完成排课系统教师信息教工号/姓名/性别/职称/职务/教授课程教室名称班级名称/专业名称/学生人数/院系/年级班级名称班级课程信息课程代码/课程名称/学时/学分班级名称/课程名称教室名称班级名称教室代码/教室地点教室信息/教室容量/容纳班数用户班级课表教室课表班级个数班级名称/专业名称/学生人数/院系/年级课程名称/课程名称/星期/天/教室班级课程信息课程信息课程名称/课程名称/星期/天/教室课程信息班级信息课表排课所需信息课表信息教室信息教室代码/教室地点/教室容量/容纳班数

图2-2 背景图

0号数据流图是对背景图的细化，它

系统性能需求分析

1.1 数据负荷需求

经过调查研究，学校中大部分电脑都是Windows操作系统，而且，所有负责学生工作的老师的电脑，都接入了校园网，但是电脑的配置参差不齐。据此，本系统在设计时采用Browser/Server结构，一方面是便于维护；另一方面降低系统开发的成本。

因此，数据负荷需求具体分为2个部分，一个是浏览器端的数据负荷，另外一个是服务器端的数据负荷。浏览器端的数据负荷较轻，没有具体的要求；服务器端的数据负荷负荷较重，有必要添加数据存储服务器，以防止发生服务器“崩溃”等问题而产生的不良影响。

1.2 适应性需求

能使用户操作简单易学容易上手，条理清晰，界面友好。

2 系统功能需求分析

2.1 系统功能的划分

大学生就业管理系统的主要用户分为两类：一类是学校中负责管理大学生就业工作的老师；另一类是即将走向工作岗位的应届毕业生。根据使用对象，整个系统可以分为2个子系统。

管理员登陆子系统主要是由负责管理大学生就业工作的老师，管理学生信息，管理企业信息，管理招聘信息；学生登陆子系统主要是应届毕业生通过系统查看个人信息，搜索并查看企业信息，搜索并查看招聘信息。

根据功能本系统又可分为就业指导管理和信息公布管理两大模块。其中，

基于数据流挖掘的网络入侵检测系统的分析与研究

中国电信金昌分公司 李宗宁

摘 要：随着互联网的迅猛发展,各种网络入侵层出不穷,已经成为网络信息安全的主要威胁。入侵检测是网络信息安全中一种很重要的主动防御手段,端口扫描、DDOS、ARP攻击、网络蠕虫病毒等多种网络入侵和网络故障都会造成网络流量异常，因而通过实时检测网络流量异常可实现自适应入侵检测，这对提高网络的安全性、可靠性和可用性具有重要意义。

本文是建立一种两阶段基于数据流挖掘的网络入侵检测分析，将网络数据流处理过程分为在线的网络流量异常检测和离线的网络数据流挖掘两阶段，保证网络流量异常检测的实时性和提高系统的灵活性与并行性。

网络流量异常检测阶段首先建立数据流十字转门模型表示网络流量数据，在线实时统计一定周期内特定协议流量，同时采用卡尔曼滤波预测模型预测同一周期的流量，计算实测值与预测值之间的差异sketch，建立对应网络流量变化模型，从而实现快速发 现基于某种特定协议的网络异常行为的目的，提高入侵检测的实时性。

网络数据流挖掘阶段将实时采集的网络流量数据存入SQL数据库，采用多种数据挖掘方法对数据进行研究，并将挖掘结果导入规则库，实现与网络流量异常检测的无缝连接。

本文的创新点在于按照网络协

基于数据流挖掘的网络入侵检测系统的分析与研究

中国电信金昌分公司 李宗宁

摘 要：随着互联网的迅猛发展,各种网络入侵层出不穷,已经成为网络信息安全的主要威胁。入侵检测是网络信息安全中一种很重要的主动防御手段,端口扫描、DDOS、ARP攻击、网络蠕虫病毒等多种网络入侵和网络故障都会造成网络流量异常，因而通过实时检测网络流量异常可实现自适应入侵检测，这对提高网络的安全性、可靠性和可用性具有重要意义。

本文是建立一种两阶段基于数据流挖掘的网络入侵检测分析，将网络数据流处理过程分为在线的网络流量异常检测和离线的网络数据流挖掘两阶段，保证网络流量异常检测的实时性和提高系统的灵活性与并行性。

网络流量异常检测阶段首先建立数据流十字转门模型表示网络流量数据，在线实时统计一定周期内特定协议流量，同时采用卡尔曼滤波预测模型预测同一周期的流量，计算实测值与预测值之间的差异sketch，建立对应网络流量变化模型，从而实现快速发 现基于某种特定协议的网络异常行为的目的，提高入侵检测的实时性。

网络数据流挖掘阶段将实时采集的网络流量数据存入SQL数据库，采用多种数据挖掘方法对数据进行研究，并将挖掘结果导入规则库，实现与网络流量异常检测的无缝连接。

本文的创新点在于按照网络协

数据挖掘概述

数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。

算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：

?

说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 预测销量的数学模型。

说明数据集中的事例如何相关的一组分类。

?

?

?

Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合 OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。

算法回顾

Analysis Services 包括了以下算法类型：

?

分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是 Microsoft 决策树算法。

?

回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是 Microsoft 时序算法。 分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。

系统性能需求分析

1.1 数据负荷需求

经过调查研究，学校中大部分电脑都是Windows操作系统，而且，所有负责学生工作的老师的电脑，都接入了校园网，但是电脑的配置参差不齐。据此，本系统在设计时采用Browser/Server结构，一方面是便于维护；另一方面降低系统开发的成本。

因此，数据负荷需求具体分为2个部分，一个是浏览器端的数据负荷，另外一个是服务器端的数据负荷。浏览器端的数据负荷较轻，没有具体的要求；服务器端的数据负荷负荷较重，有必要添加数据存储服务器，以防止发生服务器“崩溃”等问题而产生的不良影响。

1.2 适应性需求

能使用户操作简单易学容易上手，条理清晰，界面友好。

2 系统功能需求分析

2.1 系统功能的划分

大学生就业管理系统的主要用户分为两类：一类是学校中负责管理大学生就业工作的老师；另一类是即将走向工作岗位的应届毕业生。根据使用对象，整个系统可以分为2个子系统。

管理员登陆子系统主要是由负责管理大学生就业工作的老师，管理学生信息，管理企业信息，管理招聘信息；学生登陆子系统主要是应届毕业生通过系统查看个人信息，搜索并查看企业信息，搜索并查看招聘信息。

根据功能本系统又可分为就业指导管理和信息公布管理两大模块。其中，