王喆 宋曉峰 王玉芳

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)聚類(lèi)方法動(dòng)態(tài)聚類(lèi)效果差、耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)方法。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)屬性的分析，建立關(guān)聯(lián)規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上確定網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的值函數(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在改善聚類(lèi)效果方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);動(dòng)態(tài)聚類(lèi);關(guān)聯(lián)規(guī)則

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）32-0051-02

隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的激增，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的碎片化和高度非結(jié)構(gòu)化給網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的挖掘和聚類(lèi)帶來(lái)了挑戰(zhàn)，使其成為近年來(lái)學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。例如，用戶(hù)瀏覽網(wǎng)站后留下的各種各樣的信息和數(shù)據(jù)，使得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)迅速膨脹，在由此形成的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以實(shí)時(shí)分析挖掘出用戶(hù)的個(gè)性化需求和興趣，以及用戶(hù)的職業(yè)、年齡、教育背景、地域等信息，對(duì)這些信息進(jìn)行聚類(lèi)分析，可以獲得網(wǎng)絡(luò)輿論和用戶(hù)態(tài)度等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。但是，傳統(tǒng)聚類(lèi)方法動(dòng)態(tài)聚類(lèi)效果差、耗時(shí)長(zhǎng)，為此，本文提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)方法，利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，確定網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的值函數(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法可有效改善聚類(lèi)效果。

1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)屬性

當(dāng)通用告警轉(zhuǎn)換為模糊告警的時(shí)候，模糊告警項(xiàng)的模糊支持度[X]定義為：

[fsupportX=1ni=1nj=1，k∈Fxjmμfiksij] ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中：[n]為事件數(shù)量，[m]為集合X的元素個(gè)數(shù)，表[μfiksij]顯示了告警[j]與[X]關(guān)于模糊集[k]經(jīng)過(guò)[i]轉(zhuǎn)換之后的關(guān)系。如果給定兩個(gè)集合[X=x1，x2，...，xp]和[Y=y1，y2，...，yq]，支持度和可信度的轉(zhuǎn)換關(guān)系[X?Y]定義如下;

[fsupportX?Y=1ni=1nj=1，k∈Fxjpμfjksij∧j=1，k∈Fyjqμfjksij] ? ? （2）

[fconfidenceX?Y=fsupportX?YfsupportXY] ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

通過(guò)在模糊集中引入模糊關(guān)系度，加入模糊頻率集的特征以滿(mǎn)足向下封閉規(guī)則，也就是模糊頻率集的子集必須具有模糊頻率特性。

[I=i1，i2，...，im]表示模糊告警數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有告警集，[S]為一個(gè)[k-]項(xiàng)目集[（k

[FS，n=ij∈Sμj+j=1n-kμij] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

其中，[ij∈Suj]表示項(xiàng)目集[S]中的[k]個(gè)模糊關(guān)系度之和，[j=1n-kμij]表示除去[S]后的具有最大關(guān)系度的前[n-k]個(gè)早期告警的模糊關(guān)系度之和。根據(jù)最小模糊支持度，支持[n-]項(xiàng)目集S的頻率項(xiàng)的數(shù)量不能太低：

[CS，n=fminsup×TFS，n] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

其中，[fminsup]表示所有支持k-項(xiàng)目集s的閾值的最小值。

因此，在聚類(lèi)過(guò)程中，必須根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的屬性分別進(jìn)行處理。成員是這種屬性的函數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過(guò)上面的分析，成員表達(dá)式可修改為如下形式：

[u*ik=uikpik] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（6）

其中，[uik]是成員函數(shù)，[pik]是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)屬性對(duì)成員函數(shù)的貢獻(xiàn)。

2 動(dòng)態(tài)聚類(lèi)分析

2.1關(guān)聯(lián)規(guī)則

在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)之間存在許多未知的關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)分析可以獲得很多有價(jià)值的結(jié)果。

（1）事件及項(xiàng)目集合：分別用[D]和[I]表示，此處[D=d1，d2，...，dx，...dn]，[I=i1，i2，...，iy，...in]。

（2）項(xiàng)目集：一個(gè)條目集是所有條目集合的任意子集。[k]表示任意條目集中的條目數(shù)量，則該條目集為[k]條目的集合。若包含在每個(gè)事件中的條目集是[I]的子集，那么：

[dx=i1，i2，...，ik，1≤k≤m]

（3）支持：表示在[D]中[X]和[Y]共存的概率。當(dāng)D中項(xiàng)目集[X]存在的概率大于集合支持閾值，意味著[X]是一個(gè)高頻率項(xiàng)目集。這種情況下，支持閾值就是最小支持。[k]頻率項(xiàng)目集可利用[Lk]來(lái)描述。

（4）可信度：當(dāng)[D]中共存項(xiàng)目集[X]和[Y]時(shí)，表明[D]中[Y]的頻度包含了[X]的頻度。在計(jì)算可信度的過(guò)程中，通常采用最小值作為可信度的預(yù)設(shè)值，也稱(chēng)為最小可信度。

（5）關(guān)聯(lián)規(guī)則：可通過(guò)邏輯表達(dá)式[X→Y]來(lái)描述，[X]和[Y]為中所有項(xiàng)目的集合，其中[X?Y=Φ]。[X→Y]的強(qiáng)度可通過(guò)支持和[X→Y]的可信度來(lái)描述。

2.2 值函數(shù)

假定仿真控制的有限狀態(tài)為：

[Z=T，I，O，μ，η] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （7）

其中：[T]表示狀態(tài)集;[I]和[O]分別表示輸入和輸出集;[μ]和[η]分別表示狀態(tài)轉(zhuǎn)換函數(shù)和輸出轉(zhuǎn)換函數(shù)。

假設(shè)節(jié)點(diǎn)[i]的狀態(tài)變量為[si]，當(dāng)節(jié)點(diǎn)與其相鄰節(jié)點(diǎn)通信時(shí)，[si]表示在多場(chǎng)景交互處理中的各種物理量。當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變量都一致的時(shí)候，該模型就達(dá)到了一致收斂。下面為連續(xù)時(shí)間一致性算法公式：

[sit=-j∈Nnθijsit-sjt] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（8）

在公式中，[n]表示模型中迭代的次數(shù);[θij]表示在節(jié)點(diǎn)連接仿真結(jié)構(gòu)圖中的鄰接矩陣中所有數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的元素。對(duì)于任意特征J，由于其在數(shù)據(jù)表示中具有不同的意義，他具有不同的權(quán)值[wj]。矢量模型的基本思想通過(guò)矢量[W1，W2，W3，...，Wn]來(lái)表示。有許多算法可用于計(jì)算權(quán)值[wj]，通常用[TF-IDF]公式計(jì)算：

[wj=kfk，d×log2Nnjk∈d1+log2kfk，d×Nnk] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（9）

其中，[nj]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征項(xiàng)的權(quán)值，[nk]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征項(xiàng)目的個(gè)數(shù)，N為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征總數(shù)，[kfk，d]為相同網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)同時(shí)存在的特征的數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征的相似性[x]和[y]可通過(guò)以下公式計(jì)算：

[Simx，y=x·yxy] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （10）

其中：[x]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征[x]的屬性矢量，[y]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征[y]的屬性矢量，[xy]為屬性矢量單元，[·]為點(diǎn)積。

基于時(shí)間抽樣的序列可以相等的時(shí)間間隔記錄網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征存儲(chǔ)的位置：

[T=e1，y1，t1，...，...，ei，yi，ti，...，...，en，yn，tn，...ti=t1+（i-1）Δt] ? ? ? ? ? ? ?（11）

其中[ei，yi1≤i≤n]為在[ti]時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)象的空間位置，[Δt]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的時(shí)間間隔，兩個(gè)存儲(chǔ)空間[Ti]和[Tj]的間隔計(jì)算公式為：

[DTWTi，Tj=0m=0∧n=0dispi1，pj1+DTWRtm≠0∧n≠0∞m=0∨n=0] ? ? （12）

其中，[m]和[n]分別為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間[Ti]和[Tj]包含的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的數(shù)量;[dispi1，pj1]為[Ti]和[Tj]的第一個(gè)點(diǎn)之間的歐拉距離;[Rt]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征存儲(chǔ)的第一個(gè)點(diǎn)之后的剩余時(shí)間。

在分類(lèi)之前，需要定義一個(gè)值函數(shù)用于確定當(dāng)分類(lèi)算法的停止點(diǎn)。以傳統(tǒng)分類(lèi)算法定義的值函數(shù)如下：

[V=j=1cVj=j=1cxi∈gjcdisxi，cj] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（13）

其中：[cj]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心;[disxi，cj]為任意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)象[xi]和數(shù)據(jù)庫(kù)中心[cj]之間的距離。

與k-均值算法不同，模糊c-均值算法將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集分為多個(gè)模糊子集，利用關(guān)系矩陣來(lái)表達(dá)每個(gè)元素歸屬于每個(gè)群的程度：

[V=j=1cxi∈gjfmijdisxi，cj2] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （14）

其中：[m]為模糊聚類(lèi)算法的模糊度。

2.3 動(dòng)態(tài)分類(lèi)

為了獲得值函數(shù)的最小值判據(jù)，可利用拉格朗日乘數(shù)法來(lái)產(chǎn)生一個(gè)新的目標(biāo)函數(shù)：

[V（F，c1，...，cc，λ1，...，λn）=i=1cλij=1cfij-1fmijdisxi，xj] ? ? ? （15）

模糊c-均值聚類(lèi)算法目標(biāo)函數(shù)的約束條件如下：

[JECMU，V=k=1Ni=1Cuikmxk-vi2] ? ? ? ? ? ? ? （16）

[s.t.i=1Cuik=1k=1，2，...，N] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （17）

其中，[uik]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)[uk]與以[vi]為中心的屬性[i]的關(guān)聯(lián)度，[0≤uik≤1]， [ui=ui1，ui2，...，uiN]， [1≤i≤C]。

假設(shè)內(nèi)部類(lèi)的分散矩陣[Sb]和[Sw]表示每一個(gè)屬性點(diǎn)與屬性集的關(guān)系，則每一個(gè)屬性點(diǎn)及其所屬的類(lèi)的關(guān)系為：

[Sb=i=1cnimi-mmi-mT] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （18）

[Sw=i=1cj∈clanimi-xjmi-xjT] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （19）

其中[c]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的分類(lèi)的數(shù)目，[ni]為具有屬性[i]的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的數(shù)量， [mi]為具有屬性[i]的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的平均距離，[m]為所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的平均距離，[xj]為第[j]個(gè)采樣值。為了使低維度空間中各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集之間的距離更小/更大，通過(guò)以下方式獲取聚類(lèi)函數(shù)：

[JFw=wTSbwwTSww] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（20）

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在對(duì)改進(jìn)的聚類(lèi)算法進(jìn)行性能測(cè)試的時(shí)候，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Weka6.0，采用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。采用純度作為聚類(lèi)方法的評(píng)價(jià)指標(biāo)。聚類(lèi)純度用來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚類(lèi)處理的準(zhǔn)確率：

[Purity=i=1kMaxjMijH] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （21）

其中，[H]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的量，[Mij]為具有屬性[i]和[j]的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，[k]為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法中的類(lèi)的總數(shù)。

在實(shí)驗(yàn)中，將文獻(xiàn)[2]、文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4] 采用的方法與本方法進(jìn)行了對(duì)比，不同動(dòng)態(tài)聚類(lèi)方法的純度見(jiàn)表1。

由表1可以看出，本文使用的方法純度值約為0.951，比文獻(xiàn)[2]高約0.105，比文獻(xiàn)[3]高0.256，比文獻(xiàn)[4]高0.308，整體純度高，聚類(lèi)效果好。

4 結(jié)論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)方法具有較高的聚類(lèi)純度，在提高動(dòng)態(tài)聚類(lèi)效率方面有一定的優(yōu)勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 鐘耀霞，程建斌，項(xiàng)正山.傳感網(wǎng)絡(luò)局部離群數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)算法仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真，2020，37（11）：312-315，421.

[2] 姜延文.大數(shù)據(jù)分析下多維離散數(shù)據(jù)高效聚類(lèi)方法仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真，2019，36（2）：205-208.

[3] 楊慧婷，楊文忠，殷亞博，等.基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的K-means聚類(lèi)算法研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2019，42（8）：145-150.

[4] 葉福蘭.基于離群點(diǎn)檢測(cè)的不確定數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究[J].中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)，2019，14（10）：1094-1099.

[5] 張?zhí)A，胡小光，楊靜.一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的知識(shí)推送方法[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2020（2）：300-303.

【通聯(lián)編輯：唐一東】