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基于短文本隐含语义特征的文本蕴涵识别 被引量:3
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作者 张晗 盛雅琦 +1 位作者 吕晨 姬东鸿 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期163-171,共9页
该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利... 该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利用SVM进行分类。基于该分类算法,我们对RTE-8任务进行了测试,实验表明短文本的隐含语义特征可有效改进文本蕴涵关系识别。 展开更多
关键词 文本蕴涵 隐含语义特征 短文本 支持向量机
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依特征频率的安卓恶意软件异常检测的研究 被引量:7
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作者 张玉玲 尹传环 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期168-173,共6页
Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正... Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正常样本比例不平衡。为了有效应对上述问题,提出了Droid-Saf框架,框架中提出了一种挖掘数据隐含特征的数据处理方案;把样本特征包含的隐藏信息当作新的特征;建模时将样本特征融入算法当中,建立动态的松弛变量。应用静态分析方法反编译apk,用改进的svdd单分类器分类,克服了恶意软件检测系统中非正常软件收集困难的不足,降低了异常检测的漏报率和误判率。实验结果验证了该算法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 安卓系统 恶意软件 数据挖掘 异常检测 SVDD 隐含特征 单分类器 特征频率
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面向科学研究主题的文献隐含时间信息分析与挖掘 被引量:3
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作者 沈思 徐飞 吴鹏 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第4期370-381,共12页
本研究针对缺乏检索对象时间范围和精确语义表达式的用户弱信息检索需求,为了更好地体现出文献之间的时间关联性,提出了一种文本内容时间信息的分析和挖掘方法。本文归纳总结了学术文献常用时间词,并基于图书情报学题录信息完成文本时... 本研究针对缺乏检索对象时间范围和精确语义表达式的用户弱信息检索需求,为了更好地体现出文献之间的时间关联性,提出了一种文本内容时间信息的分析和挖掘方法。本文归纳总结了学术文献常用时间词,并基于图书情报学题录信息完成文本时间词抽取。在此基础上利用标签主题模型1abe1ed-LDA实现文本隐含时间标签的生成,以及基于时间维度的文本语义相似度计算。实验结果表明,本研究能较好地生成文献隐含时间信息,也能更有效地帮助用户提高弱信息检索结果的相关性。 展开更多
关键词 标签主题模型 隐含时间特征 文本挖掘 标签生成
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基于隐含狄利克雷分配模型的图像分类算法 被引量:9
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作者 杨赛 赵春霞 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第14期181-183,共3页
概率隐含语义分析模型不适用于大规模图像数据集,为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配模型(LDA)的图像分类算法。以BOF特征作为图像内容的初始描述,利用Gibbs抽样算法近似估算LDA模型参数,得到图像的隐含主题分布特征,并采用k近邻算法对... 概率隐含语义分析模型不适用于大规模图像数据集,为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配模型(LDA)的图像分类算法。以BOF特征作为图像内容的初始描述,利用Gibbs抽样算法近似估算LDA模型参数,得到图像的隐含主题分布特征,并采用k近邻算法对图像进行分类。实验结果表明,与基于概率隐含语义分析模型的分类算法相比,该算法的分类性能较优。 展开更多
关键词 BOF模型 中层语义特征 隐含狄利克雷分配模型 隐含主题分布特征 K近邻算法 图像分类
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基于图嵌入与支持向量机的社交网络节点分类方法 被引量:15
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作者 张陶 于炯 +2 位作者 廖彬 余光雷 毕雪华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第9期2646-2650,2661,共6页
针对无属性社交网络的节点分类问题,提出了一种基于图嵌入与支持向量机,利用社交网络中节点之间关系特征,对节点进行分类的方法。首先,通过DeepWalk、LINE等多种图嵌入模型挖掘节点隐含关系特征的同时,将高维的社交网络数据转换为低维em... 针对无属性社交网络的节点分类问题,提出了一种基于图嵌入与支持向量机,利用社交网络中节点之间关系特征,对节点进行分类的方法。首先,通过DeepWalk、LINE等多种图嵌入模型挖掘节点隐含关系特征的同时,将高维的社交网络数据转换为低维embedding向量。其次,提取节点度、聚集系数、PageRank值等特征信息,组合构成节点的特征向量。然后,利用支持向量机构建节点分类预测模型对节点进行分类预测。最后,在三个公开的社交网络数据集上实验,与对比方法相比,提出的方法在社交网络节点分类任务中能取得更好的分类效果。 展开更多
关键词 社交网络 节点分类 图嵌入 支持向量机 隐含关系特征
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组合降维技术在中文网页分类中的应用 被引量:3
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作者 李新福 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第24期169-171,共3页
基于向量空间模型的文本分类中特征向量是极度稀疏的高维向量,只有降低向量空间维数才能提高分类效率。在利用统计方法选择文本分类特征降低特征空间维数的基础上,采用隐含语义分析技术,挖掘文档特征间的语义信息,利用矩阵奇异值分解理... 基于向量空间模型的文本分类中特征向量是极度稀疏的高维向量,只有降低向量空间维数才能提高分类效率。在利用统计方法选择文本分类特征降低特征空间维数的基础上,采用隐含语义分析技术,挖掘文档特征间的语义信息,利用矩阵奇异值分解理论进一步降低了特征空间维数。实验结果表明分类结果宏平均F1约提高了5%,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 网页分类隐含语义分析特征选择KNN
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基于AE-LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法 被引量:8
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作者 许奕杰 王嵘 +1 位作者 万永菁 孙静 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期323-330,共8页
针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型... 针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,具有很好的实际应用前景。 展开更多
关键词 机场周界 入侵报警系统 AE-LSTM 隐含编码特征
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