【摘 要】
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为解决审计日志信息利用不充分的问题，通过改进FP-Growth方法研究了审计日志关联规则，提出了基于相互关联规则的KAFP-Growth算法。将现有的审计日志与先进的数据挖掘分析技术结合，在详细研究Apriori算法、PCY算法和FP-Growth算法后，引入了重要属性的概念，对审计日志中的重要属性进行约束，减小了频繁项集，提高了计算性能。实验结果验证KAFP-Growth算法有效提高了审计日志的
【基金项目】
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河南省科技厅项目（152102210268）； 河南省教育厅项目（18B520013）； 河南工业大学项目（26400243）；
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为解决审计日志信息利用不充分的问题，通过改进FP-Growth方法研究了审计日志关联规则，提出了基于相互关联规则的KAFP-Growth算法。将现有的审计日志与先进的数据挖掘分析技术结合，在详细研究Apriori算法、PCY算法和FP-Growth算法后，引入了重要属性的概念，对审计日志中的重要属性进行约束，减小了频繁项集，提高了计算性能。实验结果验证KAFP-Growth算法有效提高了审计日志的关联分析效率。相较于FP-Growth算法，在最小支持度相同的情况下，改进算法运行时间速度缩短了49.3%,随着数据集规模的增大，改进算法运行时间可缩短60%以上。
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