日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数据清洗用户识别和事务识别四个 过程同时，论文在此阶段引入了概念，以获得容易理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果。 关键词事务聚类分析概念均值蚁群算法学号 事务聚类分析的研究与实现 系别啊啊啊啊 专业啊啊啊啊啊啊 班级啊啊啊啊 学生姓名啊啊啊啊 指导教师啊啊啊啊职称 日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数据清洗用户识别和事务识别四个 过程同时，论文在此阶段引入了概念，以获得容易理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果。 关键词事务聚类分析概念均值蚁群算法学号 事务聚类分析的研究与实现 系别啊啊啊啊 专业啊啊啊啊啊啊 班级啊啊啊啊 学生姓名啊啊啊啊 指导教师啊啊啊啊职称 日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果。 关键词事务聚类分析概念均值蚁群算法学号 事务聚类分析的研究与实现 系别啊啊啊啊 专业啊啊啊啊啊啊 班级啊啊啊啊 学生姓名啊啊啊啊 指导教师啊啊啊啊职称 日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数据清洗用户识别和事务识别四个 过程同时，论文在此阶段引入了概念，以获得容易理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果。 关键词事务聚类分析概念均值蚁群算法学号 事务聚类分析的研究与实现 系别啊啊啊啊 专业啊啊啊啊啊啊 班级啊啊啊啊 学生姓名啊啊啊啊 指导教师啊啊啊啊职称 日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数据清洗用户识别和事务识别四个 过程同时，论文在此阶段引入了概念，以获得容易理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子理解的聚类结果。在聚 类分析阶段，本文结合蚁群优化的原理，建立了人工蚂蚁模型，并基于该模型实现了 蚁群聚类分析算法。另外，本文还在聚类分析过程中使用了均值算法，并比较了蚁 群算法和均值算法在事务聚类分析上的优劣。采用北京电子科技学院服 务器日志作为数据集的试验表明，本文的技术和方法能够 获得质量良好的聚类结果。 关键词事务聚类分析概念均值蚁群算法学号 事务聚类分析的研究与实现 系别啊啊啊啊 专业啊啊啊啊啊啊 班级啊啊啊啊 学生姓名啊啊啊啊 指导教师啊啊啊啊职称 日期年月日 摘要 本文系统完整地论述了事务聚类分析的两个阶段，即数据预处理和聚类分 析阶段。其中数据预处理阶段又包括日志解析数