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基于NB和预期效用最大化的对抗性分类博弈
1
作者
郝惠惠
王林
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1136-1143,共8页
针对数据库中知识发现的对抗性分类博弈进行研究。将该问题构建为一个代价敏感的分类器和代价敏感的对手之间的博弈;基于朴素贝叶斯,分别提出以使预期效用最大化的对手对抗分类器的最优策略和分类器对抗对手策略的最优策略,提出基于剪...
针对数据库中知识发现的对抗性分类博弈进行研究。将该问题构建为一个代价敏感的分类器和代价敏感的对手之间的博弈;基于朴素贝叶斯,分别提出以使预期效用最大化的对手对抗分类器的最优策略和分类器对抗对手策略的最优策略,提出基于剪枝规则和贪婪向前搜索的高效算法计算或近似这些最优策略,实现分类器适应对手不断变化的策略。仿真结果表明,所提分类器相比标准的NB分类器在效用收益、假阳性和假阴性分类性能方面分别提高约47.8%、24.1%和29%,与对手共同进化的能力更佳。
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关键词
对抗性分类博弈
代价敏感学习
朴素贝叶斯
预期效用
整数线性规划
入侵检测
假阳性/假阴性
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题名
基于NB和预期效用最大化的对抗性分类博弈
1
作者
郝惠惠
王林
机构
郑州工商学院信息工程学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1136-1143,共8页
基金
河南省高等学校重点科研基金项目(22B520039)。
文摘
针对数据库中知识发现的对抗性分类博弈进行研究。将该问题构建为一个代价敏感的分类器和代价敏感的对手之间的博弈;基于朴素贝叶斯,分别提出以使预期效用最大化的对手对抗分类器的最优策略和分类器对抗对手策略的最优策略,提出基于剪枝规则和贪婪向前搜索的高效算法计算或近似这些最优策略,实现分类器适应对手不断变化的策略。仿真结果表明,所提分类器相比标准的NB分类器在效用收益、假阳性和假阴性分类性能方面分别提高约47.8%、24.1%和29%,与对手共同进化的能力更佳。
关键词
对抗性分类博弈
代价敏感学习
朴素贝叶斯
预期效用
整数线性规划
入侵检测
假阳性/假阴性
Keywords
adversarial classification game
cost sensitive learning
Naive Bayes
expected utility
integer linear programming
intrusion detection
false positive/false negative
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于NB和预期效用最大化的对抗性分类博弈
郝惠惠
王林
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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