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基于语义描述与优化的网络性能数据聚类方法

     

摘要

In order to improve the network quality of service by mining useful model from multi-source and complicated network performance data, a clustering analytical algorithm for network performance monitoring data based on ontology was proposed. The semantic description method of network performance monitoring data was described, then a similarity measurement model of network performance data based on semantic description and property data was proposed, and an NJW (Ng-Jordan-Weiss) spectral clustering algorithm based on improved k-means algorithm was given. The experimental results based on the UCI data sets and the performance monitoring data on a campus network show that the proposed algorithm has a higher clustering accuracy and differentiation than the compared algorithms.%为了从多源复杂的网络性能数据中挖掘有用模式以提高网络服务质量,研究了基于本体的网络性能监测数据聚类分析方法.阐述了网络性能监测数据的语义描述方法,提出基于语义和属性数据相融合的网络性能数据相似性度量模型,并给出基于改进k-means的NJW(Ng-Jordan-Weiss)谱聚类算法.通过在UCI数据集和校园网性能监测数据集上的实验表明,所提方法较相关比对方法具有更高的聚类准确性和区分度.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》|2012年第6期|1522-1525|共4页
  • 作者

    姜大庆; 周勇; 夏士雄;

  • 作者单位

    南通农业职业技术学院信息工程系,江苏南通226007;

    中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221008;

    中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221008;

    中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221008;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP393.06;
  • 关键词

    本体; 语义描述; 语义相似度; 谱聚类; 网络性能监测;

  • 入库时间 2022-08-18 04:56:48

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