检索结果-南通市图书馆

基于SVM和word2vec的Web应用入侵检测系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

网络安全与数据治理 2022年第8期41卷 13-19页

作者：凌仕勇龚锦红华东交通大学网络信息中心江西南昌330013 华东交通大学电气与自动化工程学院江西南昌330013

高校应用系统中的Web日志数据是系统运维、安全分析的重要来源。针对数据中心产生的Web日志进行研究,同时考虑GET和POST请求的所有数据,采用word2vec构造特征向量,利用支持向量机进行模型构建。并基于MapReduce并行计算模型,给出了一种... 详细信息

高校应用系统中的Web日志数据是系统运维、安全分析的重要来源。针对数据中心产生的Web日志进行研究,同时考虑GET和POST请求的所有数据,采用word2vec构造特征向量,利用支持向量机进行模型构建。并基于MapReduce并行计算模型,给出了一种异常入侵检测算法,构建了一套基于Web日志的安全分析平台。系统运行结果表明,该平台可以有效地发现校园网中的异常入侵,检索效率高,能有效提高运维效率和异常排查速度。

关键词：支持向量机 word2vec MapReduce 入侵检测

融合word2vec和层次分析法的医生推荐研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中华医学图书情报杂志 2022年第1期31卷 20-31页

作者：王妞妞熊回香刘樱华中师范大学信息管理学院湖北武汉430070 武汉大学人民医院胃肠外Ⅰ科湖北武汉430070

目的:向有健康咨询需求的患者推荐高专业度和高活跃度的医生,进一步完善在线问诊平台功能。方法:融合word2vec和层次分析法构建医生推荐模型,以“好大夫在线”网站作为实证对象,验证模型适用性。首先,基于患者特征,借助word2vec和余弦... 详细信息

目的:向有健康咨询需求的患者推荐高专业度和高活跃度的医生,进一步完善在线问诊平台功能。方法:融合word2vec和层次分析法构建医生推荐模型,以“好大夫在线”网站作为实证对象,验证模型适用性。首先,基于患者特征,借助word2vec和余弦相似度,得到相似患者集合,通过医生和患者的实际问诊关系得到医生推荐序列C。然后,运用层次分析法建立医生诊断能力评分体系,计算出各项指标权重及医生得分,按照得分递减顺序输出医生推荐序列D。融合医生推荐序列C和医生推荐序列D得到最终医生推荐集合E。结果:该模型综合考虑了医生的专业程度和活跃程度,所推荐的医生在临床经验上具备较高的相似度,且在线活跃度较高。结论:融合word2vec和层次分析法的模型具有较好的推荐效果,实践过程中需充分调研患者需求以确保模型更具代表性。

关键词：数据挖掘 word2vec 层次分析法医生推荐

基于LDA和加权word2vec的科学知识图谱构建研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代计算机 2022年第5期28卷 38-45页

作者：赵凯杨云帆袁杰李坤琪杨秀璋罗子江贵州财经大学信息学院贵阳550025

科学知识图谱在趋势研究、热点发现、学科发展研究方面具有重要意义。本文提出基于LDA与加权word2vec的科学知识图谱构建方法,实现文本-词向量-知识图谱的一系列转化。首先利用LDA模型抽取信息服务领域期刊数据的主题及关键词,接着采用W... 详细信息

科学知识图谱在趋势研究、热点发现、学科发展研究方面具有重要意义。本文提出基于LDA与加权word2vec的科学知识图谱构建方法,实现文本-词向量-知识图谱的一系列转化。首先利用LDA模型抽取信息服务领域期刊数据的主题及关键词,接着采用word2vec获取词向量并通过加权得到主题向量,进而计算主题相似度与重要度,最后以可视化方法构建主题共现图谱和主题演化图谱。研究表明,该方法能够从语义层面有效揭示信息服务领域的现阶段研究方向和研究热点、各阶段研究侧重点与关键主题演化路径。

关键词：科学知识图谱 LDA word2vec 主题重要度主题相似度

基于word2vec及TF-MONO算法的中国观众对中外电影的需求与满意度比较研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

情报工程 2022年第2期8卷 73-86页

作者：李敏张怡王善玲南京航空航天大学经济与管理学院南京211106

[目的/意义]中国电影市场近年来蓬勃发展,研究中国观众观影的感知需求与满意度对促进国产电影内循环以及其他来源国电影向中国电影市场跨文化传播具有重大意义。[方法/过程]本文采用网络爬虫技术获取2017-2020年在中国大陆上映的包含中... 详细信息

[目的/意义]中国电影市场近年来蓬勃发展,研究中国观众观影的感知需求与满意度对促进国产电影内循环以及其他来源国电影向中国电影市场跨文化传播具有重大意义。[方法/过程]本文采用网络爬虫技术获取2017-2020年在中国大陆上映的包含中国电影、美国电影、欧洲电影以及日本电影在内的423部电影样本影评数据,共计75548条。利用词频统计、word2vec模型对影评数据进行特征提取,识别观众感知需求。后引入情感词典和TF-MONO算法实现对中国观众观影满意度的测算。[结果/结论]研究结果发现:首先,中国观众观影感知需求主要表现在故事、角色这两个方面。其次,中国观众对中国电影动作特征表现为高满意;对美国电影的特效、角色、演员这三个特征满意度较高;欧洲电影的故事较其他三个来源国电影表现更为突出;日本电影的艺术、导演/团队特征更能使中国观众满意。整体来看,中国观影者对欧洲电影整体满意度最高,其次是美国电影、日本电影,最后是中国电影。

关键词：情感分析顾客满意度 word2vec TF-MONO

基于LDA-TF-IDF和word2vec文档表示

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

浙江纺织服装职业技术学院学报 2023年第2期22卷 91-96页

作者：彭俊利王少泫陆正球李兴远浙江纺织服装职业技术学院浙江宁波315211

针对自然语言处理中传统文档表示方法上下文语义信息不全,干扰词多等问题,提出了一种基于LDA-TFIDF和word2vec的文档表示方法。首先对数据集进行分词、去停用词等预处理;其次,利用LDA主题模型和TF-IDF抽取文档中具有表征性的特征词,并... 详细信息

针对自然语言处理中传统文档表示方法上下文语义信息不全,干扰词多等问题,提出了一种基于LDA-TFIDF和word2vec的文档表示方法。首先对数据集进行分词、去停用词等预处理;其次,利用LDA主题模型和TF-IDF抽取文档中具有表征性的特征词,并计算对应权重;最后,应用数据集训练word2vec模型获取词向量,并将抽取的特征词权重融入word2vec词向量构建文档语义向量。通过分类任务对该方法进行验证,实验结果表明,与已有方法相比该方法在垃圾短信数据集上表现效果更佳,验证了方法的有效性。

关键词： LDA主题模型 TF-IDF word2vec 文档表示

基于TF-IDF和word2vec的中文文本自动摘要模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国新通信 2023年第2期25卷 65-67页

作者：龚永罡郭远南北京工商大学人工智能学院

随着互联网时代的数据爆炸,在短文本信息数量迅速增长的环境下,为了更好地进行中文本摘要模型的计算,本文针对短文本的文本特征提取和相似度计算进行了深入研究。本文将优化的TF-IDF模型和word2vec模型结合起来,进而提出一种兼顾短文本... 详细信息

随着互联网时代的数据爆炸,在短文本信息数量迅速增长的环境下,为了更好地进行中文本摘要模型的计算,本文针对短文本的文本特征提取和相似度计算进行了深入研究。本文将优化的TF-IDF模型和word2vec模型结合起来,进而提出一种兼顾短文本统计特征和语义特征的合并加权word2vec和TF-IDF的文本特征提取算法,将文本进行向量化表示;随后,在文本的相似度算法中,基于短文本的特征,选取了余弦相似度算法,对短文本间相似度值进行了有效计算。实验结果表明,使用TF-IDF和word2vec结合模型与传统单个模型相比,生成出的文摘准确性更高,质量更好。

关键词：文本特征相似度 word2vec TF-IDF 余弦相似度

基于word2vec的程序员行为推荐模型研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子技术与软件工程 2023年第1期 70-75页

作者：何鹏程姚蒙焦珊珊信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南省信阳市464000 信阳职业技术学院网络信息管理中心河南省信阳市464000 上海海事大学信息工程学院上海市200135

本文提出一种针对程序员在进行软件项目开发管理时的行为推荐模型。本模型借鉴了自然语言处理领域的word2vec技术,利用word2vec模型学习程序员某一项目下基于时序的行为记录信息,获得程序员行为在空间上的向量表示,从而得到程序员及其... 详细信息

本文提出一种针对程序员在进行软件项目开发管理时的行为推荐模型。本模型借鉴了自然语言处理领域的word2vec技术,利用word2vec模型学习程序员某一项目下基于时序的行为记录信息,获得程序员行为在空间上的向量表示,从而得到程序员及其行为之间的相似度进行推荐。主要工作包括训练数据集的采集及预处理,行为词向量模型搭建和训练,并结合了word2vec算法和基于该算法下的doc2vec推荐模型应用在推荐系统上的效用性。实验主要通过选择合适的维度和窗口值,以及检验不同稀疏度的数据集对推荐效果的影响。结果表明该模型在程序员行为推荐上具有显著效果。

关键词：词向量 word2vec doc2vec 推荐模型程序员行为

基于word2vec和K-Means算法的勘探开发成果文档聚类研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

湖北大学学报（自然科学版） 2023年第1期45卷 113-119页

作者：沈东义姬银秀毛火明郭林袁秋霞中海石油(中国)有限公司天津分公司天津300459

根据渤海油田七年行动计划部署,现阶段勘探开发研究成果数量激增.目前,渤海油田勘探开发研究成果入库前分类工作主要依靠传统手动方式,效率低下且无法满足成果文档及时共享的需求.针对以上问题,提出一种基于word2vec和卷积神经网络(conv... 详细信息

根据渤海油田七年行动计划部署,现阶段勘探开发研究成果数量激增.目前,渤海油田勘探开发研究成果入库前分类工作主要依靠传统手动方式,效率低下且无法满足成果文档及时共享的需求.针对以上问题,提出一种基于word2vec和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的文本特征提取方法并结合K-Means聚类算法对勘探开发阶段的成果文档进行自动分类.该方法在预训练word2vec向量的基础上基于自有开发成果文档标题语料库进行再训练,将低维向量的形式表征及文本的深层语义特征相结合,最后采用聚类算法对成果文档进行聚类.实验结果表明,在搜集的近7万份勘探开发成果文档数据集中,采用该方法使文档分类效率比手工方法提升了91.8%,标签获取准确率达93.6%,效率上和准确率都实现了较大提升.

关键词： word2vec CNN 短文本聚类石油勘探开发

基于Bi-LSMT结合注意力机制的钓鱼网站识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代计算机 2024年第6期30卷 50-55页

作者：尚培文李东帅辽宁工业大学电子与信息工程学院锦州121001

随着互联网的普及,钓鱼网站是人们接触到最常见的网络犯罪类型之一,造成了巨大的经济损失、信息泄漏等危害。鉴于此,提出了一种基于双向长短记忆神经网络(Bi-LSTM)结合注意力机制模型来识别钓鱼网站。预处理之后的数据,采用word2vec模... 详细信息

随着互联网的普及,钓鱼网站是人们接触到最常见的网络犯罪类型之一,造成了巨大的经济损失、信息泄漏等危害。鉴于此,提出了一种基于双向长短记忆神经网络(Bi-LSTM)结合注意力机制模型来识别钓鱼网站。预处理之后的数据,采用word2vec模型构建词向量,通过Bi-LSTM进行特征提取,并使用注意力机制计算注意力权重,生成最终的特征向量,通过Sigmoid函数对网站类别分类。实验结果表明,所提出的模型在对钓鱼网站检测效果达到98.3%,能够有效应对此类攻击威胁,有助于维护网络空间安全体系。

关键词：钓鱼网站 Bi-LSTM word2vec 注意力机制