基于改进关联聚类算法的网络异常信息挖掘研究

由于网络信息量庞大且复杂多变,网络异常行为往往隐藏在大量正常数据中,且其表现形式多样,边界模糊。传统的聚类算法无法有效区分异常点与正常点,导致误判和漏判,文章提出了基于改进关联聚类算法的网络异常信息挖掘方法。首先通过一系列数据预处理步骤,包括数据清洗、归一化及数值化转换,确保网络信息数据的高质量与可用性,随后利用预处理后的数据构建了网络异常信息库,引入改进的关联聚类算法对该库进行深度挖掘。实验结果表明,这一方法显著提升了网络异常信息挖掘的精准度和效率,有效减少了数据缺失问题,为网络安全防护提供了有力的技术支持。