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网络信息内容审计研究的现状及趋势

计算机研究与发展 2009年第8期46卷 1241-1250页

作者：孙钦东管晓宏周亚东西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

网络信息内容审计技术针对网络流量中不良信息传播的问题,综合运用网络数据包获取、信息处理、不良流量阻断等技术实现对网络信息内容传播的有效监管.按照从整体到局部的思路,以从底层到高层的视角对内容审计所涉及的关键技术进行研究... 详细信息

网络信息内容审计技术针对网络流量中不良信息传播的问题,综合运用网络数据包获取、信息处理、不良流量阻断等技术实现对网络信息内容传播的有效监管.按照从整体到局部的思路,以从底层到高层的视角对内容审计所涉及的关键技术进行研究与论述.首先讨论了审计系统模型的研究现状及不足,进而分析了审计数据获取及相关的负载均衡技术;介绍了内容审计中模式匹配、文本语义分析、不良图像内容识别等核心技术的研究进展,接下来分析了内容安全态势评估与预测、在线阻断等审计结果处理技术;最后针对目前研究中的不足,给出需要进一步研究的热点内容及研究建议并给出了结论.

关键词：内容审计负载均衡模式匹配态势评估社会网络

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动态短信通信复杂网络演化模型研究

西安交通大学学报 2009年第6期43卷 5-9页

作者：孙钦东孙亚红管晓宏王倩西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

为了深入理解手机短信通信网络的演化规律,通过分析手机短信通信网络生长过程的特点,研究了已有复杂网络演化模型刻画短信通信网络生长过程的不足,从而建立了短信通信复杂网络的动态演化模型.该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网... 详细信息

为了深入理解手机短信通信网络的演化规律,通过分析手机短信通信网络生长过程的特点,研究了已有复杂网络演化模型刻画短信通信网络生长过程的不足,从而建立了短信通信复杂网络的动态演化模型.该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化以及节点的退出,更细致、真实地刻画了短信网络的动态演化特性.实验结果显示,该模型所生成的网络规模表现出有增有减的动态演化过程,与现实情况相吻合,能够更加客观地模拟与刻画短信复杂网络的特征与演化状况.

关键词：短信复杂网络演化模型

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一种突发性热点话题在线发现与跟踪方法

西安交通大学学报 2011年第12期45卷 64-69,116页

作者：薛峰周亚东高峰刘霁赵俊舟党琪西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

针对在线发现与跟踪动态突发性文本流中的热点话题问题,在突发性热点词发现与度量方法的基础上提出了一种动态文本模型———动态突发性向量空间模型,用于有效描述文本的动态属性,并且结合文本聚类方法,提出了突发性热点话题的在线发现... 详细信息

针对在线发现与跟踪动态突发性文本流中的热点话题问题,在突发性热点词发现与度量方法的基础上提出了一种动态文本模型———动态突发性向量空间模型,用于有效描述文本的动态属性,并且结合文本聚类方法,提出了突发性热点话题的在线发现与跟踪方法.该方法可有效解决传统的基于静态向量空间模型的热点话题发现与跟踪方法仅可分析静态文本的缺陷,并具有以下特点:在特征选择阶段动态地生成热点词特征库,利用模型统一文本和话题的表示,在文本表示时给予突发性热点词更大的权重.基于实际网络文本流数据的实验表明,该方法对突发性热点话题发现的精确率与召回率分别达到92.75%和80.34%,显著优于传统的基于静态向量空间模型方法的实验结果,并可有效跟踪突发性热点话题,弥补了传统静态方法不能有效跟踪热点话题的不足.

关键词：突发性热点话题话题发现与跟踪向量空间模型

基于当前最优解的反向差分进化算法求解函数优化问题

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应用科学学报 2011年第3期29卷 308-315页

作者：徐庆征王磊何宝民王娜西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安通信学院军事电子工程系西安710106

当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低.该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题.当前代的最优解作为候选解和相应反向个... 详细信息

当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低.该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题.当前代的最优解作为候选解和相应反向个体之间的对称点,能保证反向种群的利用率始终维持在较高水平.实验结果表明,该算法可行而高效,且算法性能的提升完全是反向个体的贡献.此外,提出一种增强的基于反向差分进化算法,展示出此类优化方法的最优效果.

关键词：差分进化基于反向学习当前最优解函数优化

Review:Recent advances in the artificial endocrine system

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Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2011年第3期12卷 171-183页

作者： Qing-zheng XU Lei WANG School of Computer Science and Engineering Xi'an University of Technology Xi'an 710048 China Xi 'an Communication Institute Xi'an 710106 China

The artificial endocrine system (AES) is a new branch of natural computing which uses ideas and takes inspiration from the information processing mechanisms contained in the mammalian endocrine system. It is a fast growing research field in which a variety of new theoretical models and technical methods have been studied for dealing with complex and significant problems. An overview of some recent advances in AES modeling and its applications is provided in this paper, based on the major and latest works. This review covers theoretical modeling, combinations of algorithms, and typical application fields. A number of challenges that can be undertaken to help move the field forward are discussed according to the current state of the AES approach.

关键词： Artificial endocrine system (AES) Hormone Endocrine cell Artificial neural network (ANN) Artificial immune system (AIS)

Performance Analysis and Improvement of Na ve Bayes in Text Classification Application

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Performance Analysis and Improvement of Na ve Bayes in Text ...

2011 International Conference on Intelligent Computing and Integrated Systems(ICISS 2011)

作者： Wei Zhang Student Member IEEE MOE KLINNS Lab Xi’an Jiaotong University Xi’an Shaanxi Province China Feng Gao Senior Member IEEE MOE KLINNS Lab Xi’an Jiaotong University Xi’an Shaanxi Province China

Naive Bayes classifier is widely used in machine learning for its simplicity and efficiency. However, most of the existing work on na ve Bayes focused on improving the Bayes model itself or whether the "na ve assumption" is satisfied. In this paper, the performance of na ve bayes in text classification is analyzed and the corresponding results from different points of view is proposed, then an improving way for text classification with highly asymmetric misclassification costs is provided. Finally the related experiments proved the above proposed method were efficient.

关键词： Text Classification Na ve Bayes Machine Learning Feature Selection

来源： cnki会议评论

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一种基于文本语义的网络敏感话题识别方法

深圳信息职业技术学院学报 2011年第3期9卷 33-37页

作者：刘霁周亚东高峰赵俊舟薛峰西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结... 详细信息

网络已成为当今世界重要的信息载体,但是网络信息良莠不齐,对人们的生活造成了很多负面影响,因此,如何正确识别网络中的敏感话题,是当前网络舆情分析与监管的重要任务之一。本文以识别网络论坛中的敏感话题为目标,基于网络论坛文本在结构和表达上表现出的篇幅短、结构不完整、文字口语化等特性,将该类文本表示成基于向量空间模型的文本矩阵,并根据网络敏感话题具有先验知识和态度倾向性等特点,提出了基于倾向性词典的特征提取方法,可有效提高网络敏感话题识别的正确率,最后通过实验验证了这一改进的有效性,证实了本文的研究价值。

关键词：话题识别特征提取文本倾向性文本分类