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1.
2.
3.
针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样例,用于训练自编码器,然后由完成训练的自编码器执行入侵检测.在虚拟局域网主机环境下进行了入侵检测实验,结果表明,在绝大多数实际应用场景(正常流量多于异常流量)下该方法具有良好的检测性能,且具有全过程无监督、可实时在线检测的优点,对主机网络安全有良好的提升作用. 相似文献
4.
随着信息化技术的不断提升,各类社交平台上带有倾向性的图文数据量快速增长,图文融合的情感分析受到广泛关注,单一的情感分析方法不再能够满足多模态数据的需求。针对图文情感特征提取与融合的技术难题,首先,列举了目前应用较广的图文情感分析数据集,介绍了文本特征和图片特征的提取方式;然后,重点研究了当前图文特征融合方式,简述了在图文情感分析过程中存在的问题;最后,针对未来情感分析的研究方向进行了总结与展望。为深入了解图文融合技术,采用文献调研方法对图文情感分析的研究进行综述,有助于比较不同融合方法之间的区别,发现更具价值的研究方案。 相似文献
5.
社交网络结构错综复杂,主题社区是进行个性化推荐和商业推广的重要途径之一。然而,现有主题社区挖掘方法,要么仅基于链接关系和文本信息挖掘主题社区,要么在已划分社区的基础上挖掘主题,忽略了主题与社区的相互作用,导致社区内部话题相似度不高。因此,提出新的社区主题计算方法,进而建立一种融合主题相似度权重的主题社区发现模型(TSWTCD)。利用文本信息提取主题,计算节点间主题相似度作为链接权重,将链接权重作为模块度参数划分社区。最后,根据提出新的社区主题计算方法得到社区主题。基于真实数据集的实验结果表明,TSWTCD模型提升了挖掘主题社区的质量。 相似文献
6.
文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支,广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面,是近年来的研究热点。根据使用的不同方法,将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。通过对这三种方法进行对比,分析其研究成果,并对不同方法的优缺点进行归纳总结,介绍相关数据集和评价指标及应用场景,对情感分析子任务进行简单概括,发现将来的情感分析问题的研究趋势及应用领域,并为研究者在相关领域方面提供一定的帮助和指导。 相似文献
7.
基于舆情事件的关键词抽取算法作为舆情监测的基础技术之一,其目的是在不同的舆情事件中抽取出人们关注的核心词汇,从而快速了解新闻内容。随着深度学习的发展,传统的无监督关键词抽取技术和有监督算法中的分类模型已经逐渐被基于深度学习的序列标注模型所替代。梳理无监督关键词抽取的限制性、分类模型在关键词抽取中的优势与不足、以及现有的深度学习对关键词抽取技术发展的帮助,重点分析整体关键词抽取技术的发展中卷积神经网络、循环神经网络等深度学习的关键词抽取方法,并归纳现有方法的优缺点与发展趋势。此外,深度学习虽然在关键词抽取领域发挥了重要的作用,但其自身也存在着依赖大规模带标签样本、训练时间长与复杂度高等缺陷,需要在未来发展中进行解决。为确保分析过程的真实性,利用6个舆情新闻数据集和2个小型数据集进行实验复现,实验结果与文中理论分析一致。在此基础上,对关键词抽取技术及其所面临的困难和挑战进行梳理和分析,并针对现存问题对该领域的发展前景加以展望。 相似文献
8.
杨文忠 《河南机电高等专科学校学报》2013,(5):65-66
"工学结合"人才培养模式可以帮助高等职业院校提高人才培养质量。为更好地实现"工学结合",政府、学校、企业要各尽其能,建设贴近市场需求、资源得到整合的高水平高等职业院校,创新高等职业院校管理制度,实施培养方案、专业动态设置机制,依靠行业企业发展高等职业教育,制定鼓励多元化投融资政策,让学生在工厂与学校的结合中迅速成长。 相似文献
9.
杨文忠 《河南机电高等专科学校学报》2012,20(3):83-85
由爱国主义出发,胡风的主观战斗精神、精神奴役创伤等启蒙文艺思想精神在他的编辑工作中得到充分体现。文学的践行者必须具有战斗性品格,胡风不仅自己通过文学创作去战斗,还通过期刊阵地带动了七月派大量青年作家的战斗。 相似文献
10.
论述了电能质量问题的内容及其对电力系统的影响,设计了一种基于嵌入式技术的电能质量在线监控系统,给出了系统的硬件结构图和软件结构图及流程图,进行了样机的功能性验证试验,证明该系统对于构成具有智能化的监控及通信系统具有一定的应用价值。 相似文献