基于聚类的决策树连续属性离散化改进算法

基于信息熵的二元分割算法离散连续属性,在对连续属性较多,数据量较大的数据集进行分析预测中,存在不足。实验表明,在决策树算法中结合改进后的k-means算法作为连续属性离散化算法,在连续属性较多的数据实例中可以构造出更好的决策树。     

基于K-means的朴素贝叶斯分类算法的研究

将K-means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K-means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K-means算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与k个簇重心之间的相似度，把记录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K-means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。     

基于二部图的概念聚类研究

传统概念聚类算法中簇的更新和存储不仅依赖于对象数目和属性数目,而且依赖于属性值的数目,这种局限性使其不适用于大型数据集。提出一种新的基于二部图的概念聚类算法（BGBCC）,该算法通过获得二部图的近似极大ε二元组集,有效地进行数据与属性的关联聚类。实验表明,该算法能得到较好的聚类结果,且能在较短的时间内进行大型数据集的概念聚类。     

一种基于全局领域和短期记忆因子的图模型

词义消歧是一项具有挑战性的自然语言处理难题。作为词义消歧中的一种优秀的半监督消歧算法,遗传蚁群词义消歧算法能快速进行全文词义消歧。该算法采用了一种局部上下文的图模型来表示语义关系,以此进行词义消歧。然而,在消歧过程中却丢失了全局语义信息,出现了消歧结果冲突的问题,导致算法精度降低。因此, 提出了一种基于全局领域和短期记忆因子改进的图模型来表示语义以解决这个问题。该图模型引入了全局领域信息,增强了图对全局语义信息的处理能力。同时根据人的短期记忆原理,在模型中引入了短期记忆因子,增强了语义间的线性关系,避免了消歧结果冲突对词义消歧的影响。大量实验结果表明：与经典词义消歧算法相比,所提的改进图模型提高了词义消歧的精度。     

基于任意分割的串行进位链规则获取的计算流程

 分析了等价矩阵和联合决策矩阵规则提取算法对于大数据集低效性的根源.提出了基于任意分割的规则获取方法和相应的串行进位链计算流程.这种计算流程将大数据集上的规则获取,转化为通过分割后多个智能体(子系统)及其智能体间数据共享的"并行＋串行"的规则提取计算过程,有效的解决了大数据集上规则获取问题.复杂度分析表明该算法在效率上较现有的算法有显著的提高;实例分析验证了该方法的可行性;相应的对比实验表明这种计算流程对大数据集上的规则获取的实用性和高效性.     

信息安全专业“认证理论与技术”课程建设的探索与实践

本文在分析了"认证理论与技术"课程在整个信息安全课程体系中的位置和作用之后,根据国内、外相关调研,确定"认证理论与技术"课程的教学内容,并根据教学实际,介绍了该课程在课堂教学、试验教学等方面的探索和实践。     

基于自身特征扩展的短文本分类方法

短文本具有特征稀疏、描述概念信号弱等特点,传统方法对短文本进行分类很难取得较好结果。针对上述问题,提出了一种基于自身特征扩展的短文本分类方法SC-FE。该方法首先基于类内离散度从每个类中选取高类别指示性的特征组成特征空间,其次对样本的特征,在已选的特征空间中选取其相关度最大的特征加入短文本中进行扩充。在实际数据集上的实验结果表明,该方法可有效提高短文本分类效果。     

基于领域模型的网页搜索排序算法

通用搜索引擎在检索过程中会出现查询结果与关键词所属领域无关的主题漂移现象.本文提出了面向特定领域的网页重排序算法-TSRR(Topic Sensitive Re-Ranking)算法,从一个新的视角对主题漂移问题加以解决. TSRR算法设计一种独立于网页排序的模型,用来表示领域,然后建立网页信息模型,在用户检索过程中结合领域向量模型和网页信息模型对网页搜索结果进行重排序.在爬取的特定领域的数据集上,以用户满意度和准确率为标准进行评估,实验结果表明,本文中提出的TSRR算法性能优异,比经典的基于Lucene的排序算法在用户满意度上平均提高17.3%,在准确率上平均提高41.9%.     

一种改进的文本特征选择方法的研究与设计

特征选择是文本挖掘技术的一个重要的环节。在中文分词的基础上,通过设计一个简单的应用程序,对文本进行预处理。然后,在分析比较几种用于文本分类的特征选择方法的基础上,提出了一种基于信息增益和互信息相结合的特征选择方法。利用它对文本文档进行特征选择,抽取代表其特征的元数据或特征词条构成特征向量,降低噪音。最后通过实验来和其它几种特征选择方法作比较,分析这种方法获取文本特征的精度。