[发明专利]一种网络异常数据的关联性分析方法有效
| 申请号： | 201810402502.5 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108595667B | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 姜文婷;亢中苗;陈燕;施展;赵瑞峰;陈飞鹏 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G06F21/57 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510050 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种网络异常数据的关联性分析方法，包括以下步骤：对电力通信网络的异常数据进行采集；对采集到的异常数据进行预处理，得到预处理后的异常数据；根据预处理后的异常数据，根据主成分分析计算权值；计算异常数据的相似度，生成事务数据库；根据生成的事务数据库，基于Apriori算法完成关联性分析。本发明提供的一种网络异常数据的关联性分析方法，使用基于主成分分析法计算异常流量数据变量的权重并进行降维，使用Apriori关联规则对电力通信网络异常流量数据的关联性进行分析和挖掘，充分考虑了电力通信网络异常流量的复杂性，全面考虑网络的异常流量的真实状态，更好的体现网络的异常流量的相似性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 异常 数据 关联性 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种网络异常数据的关联性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对电力通信网络的异常数据进行采集；S2：对采集到的异常数据进行预处理，得到预处理后的异常数据；S3：根据预处理后的异常数据，根据主成分分析计算权值；S4：计算异常数据的相似度，生成事务数据库；S5：根据生成的事务数据库，基于Apriori算法完成关联性分析。
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