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针对传统的入侵检测系统没有全面地对行为进行度量以及监测实时性不高,并且存在较高的误判率,缺乏动态适应性等问题,提出对互联网用户的网络行为进行异常分析,针对不同的应用场景采用基于向量空间和语义的行为异常检测的算法.方案充分考虑到不同网络环境的特点,可以根据不同环境制定可信度量策略.仿真实验表明,与传统的入侵检测方法相比,有较好的环境适应性和较低的误判率. 相似文献
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深度学习技术是机器学习领域的一个研究热点,已被深入研究并广泛应用于许多领域. 推荐系统是缓解信息过载的重要技术,如何将深度学习融入推荐系统,利用深度学习的优势从各种复杂多维数据中学习用户和物品的内在本质特征,构建更加符合用户兴趣需求的模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,是深度学习应用于推荐系统的主要研究任务. 对基于深度学习的推荐算法研究和应用现状进行了综述,讨论并展望了深度学习应用于推荐系统的研究发展趋势. 相似文献
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