【摘 要】
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非结构化网络具有数据量大、异常分散、复杂性高的特点，传统方法通过欧几里德距离衡量特性因子，将特异性因子较大的数据看作差异数据，容易受网络环境影响，导致挖掘结果不可靠。为
【机 构】
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黄淮学院国际教育学院,黄淮学院行为与安全深度学习大数据河南省工程实验室
【基金项目】
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教育部科技发展中心基金课题(2017B00011)
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非结构化网络具有数据量大、异常分散、复杂性高的特点，传统方法通过欧几里德距离衡量特性因子，将特异性因子较大的数据看作差异数据，容易受网络环境影响，导致挖掘结果不可靠。为此提出一种新的非结构化网络分布式差异数据实时挖掘方法。通过HISTORY系统对非结构化网络数据进行实时采集。通过信息熵衡量连续型随机变量，求出各时间段内非结构化网络数据若干特征要素的熵值，按照熵值对数据进行分类。通过独立分量分析将正常数据信号和差异数据信号分离。通过形成频繁项集和形成强关联规则两个步骤对非结构化网络分布式差异数据进行关联分析
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