时态路径约束关联规则挖掘：网络业务分析新方法

"基于数据挖掘的网络业务流分析方法 (2008年)，一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法被提出，用于网络性能的评价和优化。该方法利用事务标号提高挖掘效率和速度，尤其在大数据量下表现更优。" 本文主要探讨了如何利用数据挖掘技术对网络业务流进行深度分析，以提升网络性能并进行优化。传统的网络性能评估往往侧重于技术层面，而本文提出的"时态路径约束的关联规则挖掘分析方法"则从业务角度出发，将网络业务作为分析的基本单位，考虑了与业务流相关的时态属性（如时间间隔、流量变化等）和路径属性（如路由选择、传输路径等）。 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要工具，通常用于发现数据集中不同项目之间的有趣关系。在本文的方法中，作者创新性地引入了事务标号，这使得在寻找频繁项集的过程中同时计算出其支持度，减少了对数据库的扫描次数，从而显著提升了挖掘效率。支持度是衡量关联规则强度的一个关键指标，表示一个项集在所有事务中出现的频率。 实验结果证实了这种方法的有效性，随着挖掘分析数据量的增大，其性能和效率表现得更为出色。这表明，对于处理大规模网络历史数据的情况，该方法具有很高的实用性。此外，该研究还强调了业务流设计和分析的重要性，以及时态路径约束在揭示网络流量模式和异常行为中的关键作用。 关键词：业务流设计、业务流分析、时态路径约束、关联规则挖掘。这些关键词反映了研究的核心内容，即结合业务逻辑，通过数据挖掘技术，尤其是在特定的时间和路径条件下，发现网络业务流的潜在规律，以辅助网络管理和优化。 中图分类号：TP393，文献标识码：A，文章编号：1001-0505(2008)增刊(I)-0118-04，进一步明确了本文的学术定位和检索信息。 这项工作为网络性能优化提供了一个新的视角，通过数据挖掘技术揭示了网络业务流的内在规律，对于网络管理和未来网络技术的发展具有重要的理论和实践价值。