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题名多层实时网络加密数据流频繁项集挖掘方法
被引量：8
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作者
蔡中民
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机构
河南牧业经济学院信息工程学院
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2021年第3期301-306,共6页
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基金
河南省科技厅公关项目(172102310554).
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文摘
针对多层实时网络加密数据流频繁项集常受码间干扰,现有挖掘方法缺少对干扰的抑制而导致挖掘输出效果不好、传输误码率偏高、滤波效果差的问题,提出一种基于集对分析的挖掘方法.构建频繁项集的传输信道模型,对频繁项集的输出进行聚簇性设计和跟踪识别,根据空频结构在簇首节点完成集成处理;在近场源中提取频繁项集的平均集对特征量,通过自适应滤波器进行码间干扰抑制;对经干扰抑制的加密大数据流频繁项集进行集对分析,提取频繁项集的平均集对特征量,优化挖掘函数.结果表明,该方法的抗干扰能力强,传输误码率较低,滤波效果好.
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关键词
集对分析
多层实时网络
加密数据流
频繁项集
挖掘
干扰滤波
关联规则
最小支持度
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Keywords
set pair analysis
multi-layer real-time network
encrypted data stream
frequent item set
mining
interference filtering
association rule
minimum support degree
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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