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题名多文档文摘句子优选算法研究
被引量：1
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作者
张姝
赵铁军
姚超
郑德权
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期2921-2925,共5页
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基金
国家自然科学基金(60575041)
国家"863"计划项目(2006AA01Z150)资助课题
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文摘
该文通过对文摘句的选择问题进行分析,提出了一种文摘句优选方法,相对于传统的逐个添加句子生成文摘的方法,该文提出的方法是在一定范围内逐个删除句子生成文摘。该方法分两阶段进行句子选择,第1阶段获取候选文摘句子集合,采用了直接获取算法和基于冗余信息处理的获取算法。第2阶段逐步删除句子,分别以不同特征项作为衡量句子对候选文摘句子集合的贡献,提出了文摘句优选算法。以DUC2004为实验语料,通过经句子选择后生成文摘的ROUGE得分,验证了句子选择在文摘生成过程中的必要性,与基于冗余信息处理的句子选择方法比较,验证了该文提出算法的有效性。
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关键词
句子优选
多文档文摘
冗余信息处理
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Keywords
Sentence optimum selection
Multi-document summarization
Redundancy information processing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于系统调用的智能终端恶意软件检测框架
被引量：3
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作者
王宁
王丹
陈怡西
景小荣
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第6期1540-1546,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61501072)
重庆市重点产业共性关键技术创新专项基金项目(cstc2017zdcy-zdyfX0021)。
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文摘
通过分析智能终端中的恶意软件样本,提出一种基于系统调用(system calls,SC)的恶意软件动态检测框架。以系统调用为特征,为解决特征数量过多的问题,提出特征降维的方法;针对特征冗余量过多的问题,提出标签化系统调用与处理冗余信息的方案;将特征构建为马尔可夫矩阵,使用支持向量机(support vector machine,SVM)对其进行训练,实现恶意软件检测。实验结果表明,所提框架在大幅度降低传统恶意应用检测复杂度的同时,能达到97.8%的检测准确率。
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关键词
恶意软件样本
特征降维
处理冗余信息
马尔可夫矩阵
支持向量机
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Keywords
malicious sample
dimensionality reduction
processing redundant information
Markov matrix
support vector machine
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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