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题名属性分布相似度吸引子传播聚类算法研究
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作者
王依章
王丽敏
韩旭明
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机构
吉林财经大学管理科学与信息工程学院
长春工业大学软件学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2014年第3期271-274,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61202306)
吉林省科技厅基金资助项目(20100507
+4 种基金
201215119
20130522177JH)
吉林省教育厅重点规划项目(2012185)
吉林省高校新世纪优秀人才支持计划项目(2014159)
吉林财经大学青年学俊支持计划项目
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文摘
传统吸引子传播聚类算法对数据类型敏感,文中提出一种改进的吸引子传播聚类算法,将JACCARD系数引入对象间属性分布相似度,并与吸引子传播聚类算法结合。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,聚类精度高,明显提高高维稀疏数据的聚类性能。
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关键词
吸引子传播聚类算法
JACCARD系数
属性分布相似度
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Keywords
affinity propagation； JACCARD； properties distribution similarity.
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名自适应AP聚类算法及其在入侵检测中的应用
被引量：17
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作者
江颉
王卓芳
陈铁明
朱陈晨
陈波
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机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期118-126,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61103044)
浙江省科技厅计划基金资助项目(2013C01121)~~
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文摘
网络数据流量的增大对入侵检测系统的实时性提出了更高的要求,压缩训练数据可加快未知样本的分类处理速度。针对数据量过大造成压缩处理和聚类效率低下的难题,提出了一种改进的自适应AP(affinity propagation)聚类方法,采取直接关联与簇中心距离较近样本的方法,减少聚类样本数量,降低聚类时空消耗,并依据关联结果,不断调整聚类参数,精确聚类结果。2个网络安全数据集的应用结果表明,该方法可从大规模样本中有效聚出代表性子集,在保证准确率的前提下,提高入侵检测的实效性。
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关键词
入侵检测
样本
聚类
吸引子传播算法
自适应
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Keywords
intrusion detection
sample
clustering
affinity propagation
adaptive
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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