摘要：对网络用户访问数据的高效检测，可更好的提升网络的运行质量。对网络用户访问数据的检测．需要对数据集中的时间序列数据进行特征提取，计算数据正交坐标系之间最小距离，完成对访问数据的检测。传统方法对用户访问数据多元时间序列的协方差矩阵进行特征分解，但忽略了计算正交坐标系之间的距离。导致数据检测精度低。提出基于聚类划分的面向网络的用户访问数据检测方法。融合于层次凝聚方法对面向网络的用户访问数据集进行层次分解，计算数据集中任意两个对象之间的距离，采用簇间最小距离对不同类型的数据进行凝聚簇，获取高质量的簇中心，组建基于信息熵的数据微聚类过滤机制。对数据集中的时间序列数据进行特征提取．计算数据正交坐标系之间最小距离，以计算的结果为依据完成对面向网络的用户访问数据检测。实验结果表明，所提方法检测精度高，可以有效地提升网络的服务质量。