數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)絡(luò)運營管理思考

張磊

摘 要：在大數(shù)據(jù)時代下，信息數(shù)據(jù)的重要性變得越來越高，各種數(shù)據(jù)收集、處理技術(shù)也因此在網(wǎng)絡(luò)運營管理領(lǐng)域得到了應(yīng)用，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則是其中應(yīng)用較為廣泛的一種。本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)管理分別進行了介紹，同時結(jié)合各領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)管理的實際情況，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)運營管理中的應(yīng)用展開了探討，希望能夠?qū)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效推廣應(yīng)用起到一定幫助。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;網(wǎng)絡(luò)運營管理;關(guān)聯(lián)規(guī)則

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）01-0013-02

0 引言

在當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，人們的出行、購物、工作等各項活動雖然都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，但由于網(wǎng)絡(luò)資源本身具有很強的異構(gòu)性與動態(tài)性，因此傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)往往無法對這些重要數(shù)據(jù)進行有效捕捉，這不僅會影響到網(wǎng)絡(luò)運營管理決策的準確性，同時也會使網(wǎng)絡(luò)運營管理的功能性因此下降，而對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用，則可以通過在網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、集成來游戲有效解決這些問題。由此可見，數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ诰W(wǎng)絡(luò)管理來說十分關(guān)鍵，對于數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)管理中應(yīng)用的思考，則是非常具有現(xiàn)實意義的。

1 數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)絡(luò)運營管理概述

1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘簡單來說就是將數(shù)據(jù)庫（信息庫）中的數(shù)據(jù)提取出來，通過數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)清理等一系列步驟對其進行處理，最終抽取出符合需求、具有價值、可被理解與應(yīng)用的數(shù)據(jù)，從而為海量數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用提供支持。從功能上來看，數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)主要可分為分類、估值、預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚集、描述、可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘等幾種功能，由于不同功能在數(shù)據(jù)挖掘方式上存在一定差異因此，通常會被劃分為直接數(shù)據(jù)挖掘與間接數(shù)據(jù)挖掘兩大類。其中直接數(shù)據(jù)挖掘是以可利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，有針對性的建立數(shù)據(jù)模型，之后依據(jù)數(shù)據(jù)模型對剩余數(shù)據(jù)及特定變量進行描述，如分類、估值、預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則都屬于直接數(shù)據(jù)挖掘中的一種，而間接數(shù)據(jù)挖掘則在建立數(shù)據(jù)模型的同時，用數(shù)據(jù)模型對模糊變量進行描述，主要包括聚集、描述、可視化以及負責數(shù)據(jù)類型挖掘。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是面向應(yīng)用的，因此其不僅能夠以特定數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，完成數(shù)據(jù)檢索、查詢、調(diào)用等簡單操作，同時如數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)推理、數(shù)據(jù)間關(guān)系確定等，也同樣可以通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[1]。

1.2 網(wǎng)絡(luò)運營管理

網(wǎng)絡(luò)管理可以簡單理解為對通信網(wǎng)絡(luò)資源性能、使用情況進行檢測、控制、資源配置、分析、評價、記錄的一系列活動，通過有效的網(wǎng)絡(luò)管理活動，不僅能夠保證網(wǎng)絡(luò)的有效運行，同時也可以使網(wǎng)絡(luò)變得更加高效、安全、穩(wěn)定，因此在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)運營管理一直都發(fā)揮著極為關(guān)鍵的作用。從功能上來看，ISO定義的網(wǎng)絡(luò)管理功能主要包括配置管理、故障管理、性能管理、安全管理、計費管理幾部分，其中配置管理的主要內(nèi)容是對網(wǎng)絡(luò)配置情況進行的數(shù)據(jù)收集、運行監(jiān)控與調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)規(guī)劃、硬件設(shè)備插板配置、重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源、修改或刪除網(wǎng)絡(luò)資源等，都屬于配置管理的常見內(nèi)容。故障管理是指在硬件設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)路徑出現(xiàn)問題后，根據(jù)系統(tǒng)發(fā)出得報警信息來進行分析，以判斷出故障的位置、原因并為故障的有效處理提供支持。性能管理是一項持續(xù)性的管理功能，在網(wǎng)絡(luò)運行過程中，系統(tǒng)會定期收集網(wǎng)絡(luò)資源性能的相關(guān)數(shù)據(jù)，并提交給網(wǎng)管中心，網(wǎng)管中心在得到網(wǎng)絡(luò)資源性能測量數(shù)據(jù)后，會判斷出網(wǎng)絡(luò)資源的性能并將這一性能情況作為歷史記錄保存起來，這樣當網(wǎng)絡(luò)運行效率過低或是系統(tǒng)性能出現(xiàn)問題時，就可以根據(jù)這些歷史記錄展開分析，以實現(xiàn)系統(tǒng)性能的有效優(yōu)化。安全管理主要是針對網(wǎng)絡(luò)資源及計算機設(shè)備的非法訪問問題，具體方法是通過對加密機構(gòu)的密鑰進行管理，以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)資源及設(shè)備訪問權(quán)限的加密，這樣在為掌握密鑰的情況下，非法訪問行為就可以被及時發(fā)現(xiàn)并制止。計費管理主要是針對各種電信業(yè)務(wù)資費標準，其內(nèi)容相對簡單，主要包括電信用戶業(yè)務(wù)使用情況管理和電信用戶費用管理等。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)運營管理中的應(yīng)用

2.1 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測

網(wǎng)絡(luò)入侵檢測是為針對當前黑客網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒入侵等網(wǎng)絡(luò)信息安全問題所展開的一種網(wǎng)絡(luò)管理活動，在這項網(wǎng)絡(luò)管理活動中，任何可能會損害網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)保密性、完整性、可用性的行為都需要準確識別出來，并及時加以制止，同時還要向系統(tǒng)發(fā)出警報，確定后續(xù)處理方案?，F(xiàn)階段常見的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法主要可分為異常檢測與誤用檢測兩種方法，二者雖然都是通過從計算機網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵點信息的收集、分析來檢測違法安全策略的入侵行為，但誤用檢測是以攻擊特征為基礎(chǔ)，將已知的各種攻擊特征編寫為程序存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，之后在通過計算機網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵點信息與攻擊特征信息的對比來進行檢測，如兩種信息匹配度較高，則說明網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)遭受到了攻擊，反之則說明網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)正處于安全狀態(tài)。而異常檢測則是以用戶行為及網(wǎng)絡(luò)資源使用情況為基礎(chǔ)，對各種行為與正常行為進行對比分析，如用戶行為與正常行為間的偏離度較高，則說明系統(tǒng)遭到了入侵。這兩種入侵檢測方法雖然都具有著較好的應(yīng)用效果，但也同樣無法識別未知入侵行為、技術(shù)不夠成熟等問題，因此為保證網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的有效性，完全可以將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中來，對當前檢測方法進行優(yōu)化。例如在誤用檢測中，可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則來識別各種頻繁項目集，之后對項目集的支持度、可行度進行分析，如可行度與支持度小于用戶規(guī)定法制，則說明系統(tǒng)可能會遭到入侵，這樣即便網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)遭到了未知入侵行為攻擊，系統(tǒng)也可以有效識別出來并予以制止。而在異常檢測中，則可以利用反應(yīng)聚類分析來識別數(shù)據(jù)對象的內(nèi)在規(guī)則，將數(shù)據(jù)分布規(guī)律確定下來，并據(jù)此提出相應(yīng)的入侵檢測算法，為入侵檢測提供有效支持。

2.2 網(wǎng)絡(luò)資源應(yīng)用

在互聯(lián)網(wǎng)高度普及的今天，網(wǎng)絡(luò)上的各種數(shù)據(jù)信息、文件資料已經(jīng)在教學、管理等諸多領(lǐng)域中得到了較為廣泛的應(yīng)用，但由于網(wǎng)絡(luò)上的各種資源較多，用戶很難從海量數(shù)據(jù)中找到自己想要的資源，因此針對當前網(wǎng)絡(luò)資源應(yīng)用存在的問題，同樣也可以對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行應(yīng)用。以教學資源應(yīng)用為例，面對數(shù)量眾多、良莠不齊的網(wǎng)絡(luò)資源，首先可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘關(guān)聯(lián)特性，根據(jù)自己想要的網(wǎng)絡(luò)資源來從關(guān)系數(shù)據(jù)庫中提取合適的關(guān)聯(lián)規(guī)則，搜索網(wǎng)絡(luò)上的各種相關(guān)教學資源，并找出其中出現(xiàn)條件概率較高的資源。而在建立學習平臺的情況下，則可以對學生網(wǎng)頁瀏覽情況進行檢測，收集其網(wǎng)絡(luò)瀏覽習慣，并根據(jù)各個網(wǎng)頁的內(nèi)容展開綜合分析，確定學生學習特征以及知識點之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣既可以將網(wǎng)絡(luò)學習資源中的各個知識點連接起來，同時也可以找到符合學生特征與知識認知情況的新學習資源，使學生的個性化學習需求得到滿足。其次，則可以對學生的學習情況、能力情況進行全面收集，之后再根據(jù)模糊集判斷、決策、識別等數(shù)據(jù)處理方法，對學生進行定性的模糊式評價，通過模糊式評價結(jié)果，教師可以獲知學生的學習習慣、學習特性、興趣愛好，進而展開針對性的教學策略推理、學習資源推薦、學習引導(dǎo)，以達到分層教學的效果。最后，由于聚類分析能夠?qū)⑾嗨贫容^高的數(shù)據(jù)對象歸為一類，因此在網(wǎng)絡(luò)教學資源的應(yīng)用過程中，還可以基于聚類分析技術(shù)設(shè)計推薦功能，根據(jù)教師已掌握的網(wǎng)絡(luò)教學資源來為其推薦相似度較高的其他教學資源，或是根據(jù)學生的專業(yè)背景、層次信息、所學知識點等信息來篩選出相關(guān)度較高的資料，從而為教學與學生學習提供個性化服務(wù)。

2.3 網(wǎng)絡(luò)故障處理

當前的常規(guī)故障管理主要是通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運行、流量等信息的收集檢測來判斷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是否存在故障，并根據(jù)對故障的識別分析來為故障有效處理提供數(shù)據(jù)支持。在理想狀態(tài)下，網(wǎng)絡(luò)故障發(fā)生后只要能夠被系統(tǒng)檢測出來，系統(tǒng)就可以發(fā)出警報，警告網(wǎng)絡(luò)管理終端進行故障分析、識別與處理，但由于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)每天檢測到的故障隱患非常，所發(fā)出的故障警報已經(jīng)遠遠超出了網(wǎng)絡(luò)管理平臺的處理能力，因此網(wǎng)絡(luò)管理很難單純依據(jù)警告信息來進行有效的網(wǎng)絡(luò)故障處理。針對這一問題，同樣可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則來對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的不同警報信息進行關(guān)聯(lián)性分析，確定不同警報信息間的關(guān)聯(lián)性，之后從中去除一些關(guān)聯(lián)性較小或完全無關(guān)的警報信息，在將這些信息剔除后，上交網(wǎng)絡(luò)管理平臺的信息數(shù)量大大減少，警報信息的語義表達也會更加明確，平臺處理起來自然也會更加高效。同時，根據(jù)關(guān)聯(lián)性較大的警報信息，網(wǎng)絡(luò)管理平臺還可以快速找出故障的真正原因，并通過故障定位等手段來盡快完成故障處理，恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，降低網(wǎng)絡(luò)故障對網(wǎng)絡(luò)用戶的影響。

2.4 網(wǎng)絡(luò)營銷管理

網(wǎng)絡(luò)營銷作為一種依托互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起來的一種營銷模式，其對于客戶的各方面信息數(shù)據(jù)需求非常之大，雖然從目前來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持使得很多企業(yè)都能夠可以對用戶在日常生活、工作中產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)進行收集，并通過對海量數(shù)據(jù)的分析來探究客戶及市場需求，制定針對性的營銷策略。但由于網(wǎng)絡(luò)營銷中涉及的數(shù)據(jù)種類較多、數(shù)量也非常大，因此如何從中提取出有價值的新信息，并將這些新數(shù)據(jù)信息有效應(yīng)用到營銷工作中來，就成為了網(wǎng)絡(luò)營銷的一大難題。針對這一問題，企業(yè)完全可以以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則為基礎(chǔ)，對海量的網(wǎng)絡(luò)營銷數(shù)據(jù)展開關(guān)聯(lián)性分析，確定網(wǎng)絡(luò)營銷數(shù)據(jù)的特點，之后一句數(shù)據(jù)特點展開數(shù)據(jù)篩選、提取、轉(zhuǎn)化，將原本關(guān)聯(lián)性較低的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可利用的營銷數(shù)據(jù)，從而為網(wǎng)絡(luò)營銷決策提供支持。

2.5 網(wǎng)站平臺運營

各類網(wǎng)站平臺的運營管理需要對海量數(shù)據(jù)進行處理，因此在這類網(wǎng)絡(luò)管理工作中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠發(fā)揮出的作用同樣是非常多樣的。例如在用戶經(jīng)營方面，用戶注冊并登錄網(wǎng)站平臺后，其所有操作信息都會被記錄下來，這時平臺方就可以利用模糊集算法來對用戶瀏覽方式、瀏覽內(nèi)容、操作習慣、不同頁面停留時間等信息來對用戶訪問習慣展開推斷，并根據(jù)其訪問習慣來為期提供個性化服務(wù)（如商品推薦等），或是針對用戶喜好來對網(wǎng)站運營模式進行更新，這樣可以有效提升用戶對網(wǎng)站的好感度，而網(wǎng)站的運營效益也會因此得到提升。另外在一些以商品銷售為主的網(wǎng)站上，由于網(wǎng)站上銷售的商品較多，因此用戶通常會根據(jù)自己想要的商品來進行關(guān)鍵字搜索，以找出網(wǎng)站上所有的該類商品，根據(jù)用戶的這一習慣，網(wǎng)站運營管理部門則可以通過用戶的購物偏好（由模糊集算法確定）來主動為其選取一寫關(guān)鍵詞，并顯示在搜索欄中，這樣用戶在想要查找商品時，就可以從關(guān)鍵詞庫中提取出部分符合其購物偏好的關(guān)鍵詞，為用戶提供提示，這樣就可以使搜索服務(wù)更加個性化，從而幫助用戶購買到更為理想的商品。

3 結(jié)語

總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)運營管理中能夠發(fā)揮出十分關(guān)鍵的作用，無論是對網(wǎng)站平臺的運營，還是在網(wǎng)絡(luò)營銷管理工作中，亦或是針對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)故障的處理，都可以通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的靈活應(yīng)用來解決各種問題，因此未來必須要要對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基于更高的關(guān)注，并根據(jù)其技術(shù)特點將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到更多的網(wǎng)絡(luò)運營管理工作中來。

參考文獻

[1] 馬亭新.數(shù)據(jù)挖掘在通信運營企業(yè)管理中的應(yīng)用[J].信息系統(tǒng)工程，2019（10）：50-51.