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- 基于凝聚层次聚类算法的ATT&CK模型改进
- 2024年
- 在应用ATT&CK模型(网络攻击模型)进行网络安全威胁分析的过程中,ATT&CK模型提供的技术集合过于复杂。针对ATT&CK模型应用复杂的问题,论文对模型的技术集进行聚类简化研究,提出了基于聚类算法的模型改进方法,首先对ATT&CK模型的技术集合进行量化和聚类趋势评估,然后对量化的数据应用凝聚层次聚类算法得到简化的聚类结果,最后通过实验验证模型改进有效性。
- 徐明迪崔峰
- 关键词：网络攻击模型聚类算法凝聚层次聚类
- 基于改进局部密度的可扩展层次聚类算法
- 2024年
- 层次聚类是无监督学习的重点研究方向,由于其结果易于分析,因此被广泛应用于数据挖掘领域.目前大多数层次聚类算法都需要根据数据的成对距离进行簇合并操作,因此具有较高的复杂度(不论是时间或空间),无法用于大规模数据的处理.针对以上问题,提出了一种基于改进局部密度的可扩展层次聚类算法(Density-based Scalable Hierarchical Clustering,DBSC).该算法根据数据间的最近邻关系构造最近邻图,并在每个最近邻分量上根据互惠最近邻结点的局部密度选择代表点.为了降低孤立最近邻分量对计算局部密度的干扰,算法利用二阶最近邻将孤立最近邻分量重连至最近邻分量.通过以上步骤算法选择代表点,以迭代的方式自下而上地构建聚类树.大量真实数据集的实验结果表明,该算法可以在保证较高的聚类精度和较快的响应速度的前提下将处理数据的规模提升至数十万项.
- 陈斌谢文波付勋张恒基王欣
- 关键词：层次聚类
- 凝聚式层次聚类算法在露天采矿MILP数学模型中的应用实践
- 2024年
- 本文采用凝聚式层次聚类算法对块体数据进行预处理,显著降低了混合整数线性规划(MILP)数学模型在矿业应用中的复杂度,以解决矿业排产优化中的复杂问题。该方法的核心在于根据块体的地质和采矿相关属性的相似性,将大量小块体合理聚合成相对较少的大聚合单元,从而简化了模型的变量和约束条件,减少了求解优化问题所需的计算资源和时间。通过某大型露天金矿采矿联合体的应用案例研究,证明了凝聚式层次聚类算法在实践中的有效性。原始的MILP模型由于块体数量巨大和计算复杂度高无法直接求解。应用聚类算法后,将36183个块体合理减少到5810个聚合单元,显著降低了问题的规模。
- 林炜
- 关键词：聚类算法采矿
- 层次聚类算法在媒体日志分析上的应用
- 2024年
- 随着云计算和大数据等技术的快速发展,维护互联网及其软硬件系统的稳定运行、检测和修复潜在异常具有重要意义。日志作为软件系统中的重要组成部分,详细描述了当前系统状态,对日志内容和日志输出特征进行分析,可以判断当前系统的运行状态,预测可能发生的异常,为系统管理人员及时采取对应措施节省出宝贵时间。
- 胡恺
- 关键词：媒体日志
- 基于密度的层次聚类算法研究
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