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题名大数据下监控网络混合入侵信息检索仿真
被引量：19
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作者
何保荣
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机构
河南牧业经济学院软件学院
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2019年第6期654-658,共5页
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基金
河南省科技攻关计划项目(142102210607)
河南省高等学校重点科研项目(15A520002)
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文摘
针对传统的监控入侵信息检索方法存在检索精度低、召回率高、检索耗时长等问题,提出一种大数据下监控网络混合入侵信息检索方法.采用遗传算法对特征集进行优化选择,引入偏F检验对选择最优子集,组成优化特征集,并构建冗余信息消除模型,消除混合入侵信息中的冗余信息.以信息检索理论为依据,引用LDA模型对文档的话题进行建模,构建入侵信息检索模型,完成大数据下监控网络混合入侵信息检索.结果表明,所提方法的检索精度较高,能够有效提高入侵信息检索效率,降低检索耗时,且召回率平均值约为24%,优于其他方法,具有一定可行性.
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关键词
大数据
监控网络
混合入侵信息
冗余
检索
特征集
LDA模型
召回率
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Keywords
big data
monitoring network
hybrid invading information
redundancy
retrieval
feature set
LDA model
recall rate
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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