检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报（工学版） 2015年第1期45卷 13-18页

作者：浩庆波牟少敏尹传环昌腾腾崔文斌山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018 山东农业大学农业大数据研究中心山东泰安271018 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为进一步改善局部支持向量机的分类效率和分类精度,提出一种改进的局部支持向量机算法。该算法对每类训练样本分别进行聚类,使用聚类生成的样本中心点集代替样本,使用改进的k最近邻算法选取测试样本的k个近邻。分别在UCI数据集和自建树... 详细信息

为进一步改善局部支持向量机的分类效率和分类精度,提出一种改进的局部支持向量机算法。该算法对每类训练样本分别进行聚类,使用聚类生成的样本中心点集代替样本,使用改进的k最近邻算法选取测试样本的k个近邻。分别在UCI数据集和自建树皮图像数据集上对本研究算法的有效性进行测试。实验结果表明,本研究提出的算法在分类精度和效率上具有一定的优势。

关键词：局部支持向量机 k最近邻 k均值聚类核函数分类纹理特征

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FlowMonitor:Android隐私数据流向监控防护系统

FlowMonitor:Android隐私数据流向监控防护系统

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第九届中国可信计算与信息安全学术会议

作者：查明明王伟北京交通大学计算机与信息技术学院信息安全系北京100044

随着移动互联网的迅速发展,移动支付、移动办公等融入了人们的生活中.然而,在Android平台上,各类窃取隐私数据的恶意应用、木马病毒与日俱增.因此,对于用户隐私、商业机密等隐私数据的保护变得尤为重要.

关键词：

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基于MapReduce的隐私保护的关联规则挖掘算法的研究

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智能计算机与应用 2015年第6期5卷 42-45页

作者：熊富蕊桑应朋北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中山大学信息科学与技术学院广东528400

主要针对关联规则中的Apriori算法在执行过程中产生大量候选集和重复扫描数据库会使串行算法的时间复杂度高和执行率低的缺点,提出了一种基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法,对传统的关联规则算法进行并行优化。在Hadoop平台上进行了... 详细信息

主要针对关联规则中的Apriori算法在执行过程中产生大量候选集和重复扫描数据库会使串行算法的时间复杂度高和执行率低的缺点,提出了一种基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法,对传统的关联规则算法进行并行优化。在Hadoop平台上进行了单机测试和集群测试。分析得出基于MapReduce的关联规则算法克服了串行算法产生大量候选集和重复扫描数据库的两大缺点,从而提高了执行效率。此外,针对目前数据隐私泄露的严重现象,在进行并行优化的数据挖掘之前,使用加随机数的方法来保护数据的隐私,并验证了保护数据在关联规则挖掘中保留了高可用性。

关键词： MapReduce Apriori Hadoop 隐私保护

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面向混淆Drive-by-Download攻击的异常检测方法研究

面向混淆Drive-by-Download攻击的异常检测方法研究

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第九届中国可信计算与信息安全学术会议

作者：马洪亮王伟韩臻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 石河子大学信息科学与技术学院新疆石河子832000 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

传统的检测混淆drive-by-download攻击的问题在于,恶意者为了规避反病毒软件的检测,会精心设计drive-by-download攻击代码,例如使用混淆技术[1-4].针对传统检测方法检测隐藏于混淆JavaScript代码中drive-by-Download攻击的不足点,研究...

传统的检测混淆drive-by-download攻击的问题在于,恶意者为了规避反病毒软件的检测,会精心设计drive-by-download攻击代码,例如使用混淆技术[1-4].针对传统检测方法检测隐藏于混淆JavaScript代码中drive-by-Download攻击的不足点,研究者们提出了一些相关的检测方法,例如文献[1,5-10]等将混淆作为恶意代码的特征.

关键词：

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基于Android的成语移动学习软件的设计和实现

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智能计算机与应用 2015年第4期5卷 60-62,67页

作者：李慧霞李志华郭宁宁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 滨州学院计算机科学与技术系山东滨州256600 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在信息高速发展的时代,移动设备已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分。而针对不同用户的需求也开发出了各种应用在移动设备的软件。移动学习自然也就成为人们所关注的一个重要方面,而移动学习软件中不难发现针对英语学习的软件更是... 详细信息

在信息高速发展的时代,移动设备已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分。而针对不同用户的需求也开发出了各种应用在移动设备的软件。移动学习自然也就成为人们所关注的一个重要方面,而移动学习软件中不难发现针对英语学习的软件更是俯拾即是,针对成语学习的软件却是寥若晨星。成语作为传统文化的一部分,是中华文化的瑰宝,有责任将其推而广之。现在也越来越多的人意识到学习中国传统文化的重要性,成语更成为了学习的一个主要对象。因此,设计与实现一款基于Android的成语移动学习软件,结合Android智能手机的优点,可以做到人人皆学、时时能学、处处可学。

关键词：移动学习成语学习 Android

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日语时间表达式识别与日汉翻译研究

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北京大学学报（自然科学版） 2014年第1期50卷 180-186页

作者：赵紫玉徐金安张玉洁刘江鸣北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于自定义知识库,提出一种知识库强化规则集以及与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法,旨在不断提高时间表达式的识别精准度。按照Timex2标准对时间表现的细化分类,结合日语时间词的特点,渐进地扩展重构日语时间表达式知识库,实... 详细信息

基于自定义知识库,提出一种知识库强化规则集以及与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法,旨在不断提高时间表达式的识别精准度。按照Timex2标准对时间表现的细化分类,结合日语时间词的特点,渐进地扩展重构日语时间表达式知识库,实现基于知识库获取的规则集的优化更新。同时,融合条件随机场CRF统计模型,提高日语时间表达式识别的泛化能力。通过考察基于短语的翻译模型翻译时间词的精度,提出统计机器翻译(SMT)结合规则翻译日语时间词的必要性。实验结果显示,日语时间表达式识别的开放测试F1值达到0.8987,基于《日汉时间词平行字典》与规则的翻译精度和召回率都略高于基于统计机器翻译模型。

关键词：知识库规则统计模型统计机器翻译时间词平行字典

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论保密管理专业的保密技术方向与网络空间安全学科

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北京电子科技学院学报 2015年第3期23卷 57-64页

作者：黄伟庆北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国科学院信息工程研究所北京100093

在信息安全二级学科15年的发展基础上,近期,国务院学位委员会批准在"工学"门类下增设"网络空间安全"一级学科。另外,管理学门类下的一个二级学科保密管理的技术方向,经过近10年发展,与网络空间安全的学科建设既密... 详细信息

在信息安全二级学科15年的发展基础上,近期,国务院学位委员会批准在"工学"门类下增设"网络空间安全"一级学科。另外,管理学门类下的一个二级学科保密管理的技术方向,经过近10年发展,与网络空间安全的学科建设既密切相关,又有所区别。本文结合网络空间安全的学科特点,重点分析保密管理专业的技术方向与之的融合与扩展,试图探讨这二者在专业建设和人才培养上的一些新规律、新趋势。

关键词：网络空间安全保密技术学科

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基于超边相关性的图像分类方法

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模式识别与人工智能 2014年第2期27卷 120-126页

作者：徐杰景丽萍于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

传统基于超图的图像分类方法在构建超图时并未考虑各超边之间的关系,导致最终分类效果不理想.文中结合图像视觉信息和标注信息量化超边间相关性,提出一种基于超边相关性的图像分类方法,有效地将图像相关的标注信息作为判定图像类别的指... 详细信息

传统基于超图的图像分类方法在构建超图时并未考虑各超边之间的关系,导致最终分类效果不理想.文中结合图像视觉信息和标注信息量化超边间相关性,提出一种基于超边相关性的图像分类方法,有效地将图像相关的标注信息作为判定图像类别的指标引入到图像分类中,进而对图像进行更准确的分类.在LabelMe和UIUC数据集上的实验验证该方法的有效性.

关键词：图像分类超图学习语义融合

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基于隐主题马尔科夫模型的多特征自动文摘

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北京大学学报（自然科学版） 2014年第1期50卷 187-193页

作者：刘江鸣徐金安张玉洁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

基于隐主题马尔科夫模型,消除LDA主题模型的主题独立假设,使得文摘生成过程中充分利用文章的结构信息,并结合基于内容的多特征方法提高文摘质量。提出在不破坏文章结构的前提下,从单文档扩展到多文档的自动文摘策略,最终搭建完善的自动... 详细信息

基于隐主题马尔科夫模型,消除LDA主题模型的主题独立假设,使得文摘生成过程中充分利用文章的结构信息,并结合基于内容的多特征方法提高文摘质量。提出在不破坏文章结构的前提下,从单文档扩展到多文档的自动文摘策略,最终搭建完善的自动文摘系统。在DUC2007标准数据集上的实验证明了隐主题马尔科夫模型和文档特征的优越性,所实现的自动文摘系统ROUGE值有明显提高。

关键词：隐主题马尔科夫模型多特征多文档自动文摘

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基于行为数据处理的恶意代码族群分类研究

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保密科学技术 2015年第1期 20-23页

作者：王博姜建国齐标仇新梁北京交通大学计算机与信息技术学院中国科学院信息工程研究所

提出一种基于行为数据处理的恶意代码族群分类研完方法,对恶意代码行为分析数据进行分类。首先,建立行为数据词袋,方便行为数据的快速统计;其次,将数据映射到向量空间,采用机器学习方法对恶意代码进行族群分类。

关键词：行为数据处理恶意代码机器学习分类

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