【摘 要】
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校园网中的服务器存有海量的用户访问日志文件，记录了校园网用户的访问信息。鉴于此，提出了一种基于聚类算法的校园网用户行为分析技术，设计和实现了数据预处理系统，对日志数据进
【机 构】
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南京工程学院信息化建设与管理办公室
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校园网中的服务器存有海量的用户访问日志文件，记录了校园网用户的访问信息。鉴于此，提出了一种基于聚类算法的校园网用户行为分析技术，设计和实现了数据预处理系统，对日志数据进行一系列的清理、合并，标准化等预处理，使其更好地适应后续的聚类操作。将预处理后的数据作为输入数据，分别实现了三种常用的聚类算法对日志数据进行聚类，然后从聚类准确率和聚类速度两个角度对现有算法进行优化。为了提高聚类准确率，提出了用K-均值算法结合AGNES算法的方法；为了提高聚类速度，在MPICH2平台上设计和实现了并行K-均值算法，实现多机
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