一种退化条件下的网络访问行为特征群体动态挖掘方法及系统

摘要

本发明涉及一种退化条件下的网络访问行为特征群体动态挖掘方法及系统，针对个体访问网页的统计数据，在个体与访问关系消失的连续变化条件下，建立能够快速高效地在动态变化的数据中搜索最大二分团的智能模型，其中每个最大二分团代表一个具有最大化共同网络访问行为特征的最大化群体；为用户提供一个输入接口，用户输入个体访问每一个网页的有效频度统计数据，将此频度统计数据转换为矩阵形式，并在此矩阵基础上执行一遍扫描搜索该矩阵中的所有最大二分团并存储到内存中，接着为用户提供一个输入矩阵点或边删减数据的接口，将用户输入的删减数据归一化为边的删减数据，最后对每一条删减数据执行迭代搜索过程，输出最后一次迭代获得的所有最大二分团，即具有最大化共同网络访问行为特征的所有群体。