检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测被引量：7: 1; 作者李锦玲汪斌强《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1739-1745,共7页; 为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layerDistributed Denial of Service,App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorith... 展开更多; 关键词应用层分布式拒绝服务攻击检测模型频繁序列模式挖掘异常度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐被引量：2: 2; 作者谭小球姚敏顾沈明《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第9期108-111,共4页; 提出一种基于最大频繁序列模式的页面推荐技术,由于考虑了用户会话的页面访问顺序,比一些不考虑页面访问顺序的推荐技术有更高的准确率。通过引入一树型结构,其上压缩存储了所有最大频繁序列,由于前缀相同的序列共享共同的树结点,从而... 展开更多; 关键词最大频繁序列模式个性化推荐 WEB使用挖掘页面关联规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测: 3; 作者刘冉李岩 +3 位作者毛海虓钱剑培王继峰马悦《城市交通》 2023年第4期87-98,共12页; 基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预... 展开更多; 关键词短时交通流量预测频繁序列模式挖掘机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

重用最大频繁模式的可持续进化算法被引量：1: 4; 作者杨观赐李琴 +1 位作者李少波钟勇《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期115-119,共5页; 为了重用进化过程中沉淀在优秀个体集中的信息,设计了最大频繁序列模式挖掘算法,并在其基础上提出了重用最大频繁模式的可持续进化算法(MFPEA).该算法设置了多个不同层次的种群为不同适应度水平的个体提供生存空间,采用最大频繁序列模... 展开更多; 关键词最大频繁序列模式序列挖掘基因重用可持续进化算法旅行商问题; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法: 5; 作者杜瑾郝珺成菊芳《电子设计工程》 2014年第15期15-18,共4页; 海量的交通流数据中一定隐藏着某些潜在的交通状态演变规律,然而少有研究能以实验的方法支持这种观点。本文提出一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法:首先,介绍交通状态序列模型及序列切分处理,其次,提出投影压缩序列相似度计... 展开更多; 关键词交通流状态预测频繁序列模式序列相似度; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种面向医学短文本的自适应聚类方法被引量：3: 6; 作者栗伟许洪涛 +1 位作者赵大哲刘积仁《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期19-23,共5页; 针对电子病历中疾病诊断文本同义词识别和命名标准化问题,提出了一种自适应的文本聚类方法.首先提出了一种新的基于集合的文本相似性度量算法;然后采用基于相似度分布的文本聚类算法实现同义文本识别,该算法能够自动确定类簇个数;最后... 展开更多; 关键词聚类分析相似性度量频繁序列模式电子病历相似度分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测被引量：7: 1; 作者李锦玲汪斌强; 机构国家数字交换系统工程技术研究中心; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1739-1745,共7页; 基金国家科技支撑计划(2011BAH19B01) 国家高技术研究发展计划(2011AA01A103)资助课题; 文摘为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layerDistributed Denial of Service,App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorithm based on Maximal Frequent Sequential Pattern mining)检测模型。该模型在对正常Web访问序列数据库(Web Access Sequence Database,WASD)及待检测WASD进行最大频繁序列模式挖掘的基础上,引入序列比对平均异常度,联合浏览时间平均异常度、请求循环平均异常度等有效检测属性,最终实现攻击行为的异常检测。实验证明:ADA_MFSP模型不仅能有效检测各类App-DDoS攻击,且有良好的检测灵敏度。; 关键词应用层分布式拒绝服务攻击检测模型频繁序列模式挖掘异常度; Keywords Application-layer Distributed Denial of Service（App-DDoS） attack Detection model Frequent sequential pattern mining Abnormality; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐被引量：2: 2; 作者谭小球姚敏顾沈明; 机构浙江海洋学院信息学院浙江大学计算机学院; 出处《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第9期108-111,共4页; 基金浙江省自然科学基金重点项目(Z104267) 浙江省教育厅科研计划项目(20050125); 文摘提出一种基于最大频繁序列模式的页面推荐技术,由于考虑了用户会话的页面访问顺序,比一些不考虑页面访问顺序的推荐技术有更高的准确率。通过引入一树型结构,其上压缩存储了所有最大频繁序列,由于前缀相同的序列共享共同的树结点,从而大大节省了存储空间。推荐引擎截取用户活动会话中最近被访问的页面子序列,与树的部分路径进行匹配,无需在整个模式库中搜索相同或相似的模式,加快模式匹配的速度,更好地满足页面推荐的实时要求。实验证明,方法是有效的。; 关键词最大频繁序列模式个性化推荐 WEB使用挖掘页面关联规则; Keywords Maximal frequent sequential pattern,Personalization recommendation,Web usage mining,Pageview association rule; 分类号 TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测: 3; 作者刘冉李岩毛海虓钱剑培王继峰马悦; 机构中国城市规划设计研究院住房和城乡建设部标准定额研究所; 出处《城市交通》 2023年第4期87-98,共12页; 基金国家重点研发计划资助项目“基于城市高强度出行的道路空间组织关键技术”(2020YFB1600500)。; 文摘基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预测精度的影响。研究结果表明,集成学习算法特别是RF的预测性能最好,误差较小且训练速度快;SVR和神经网络算法(MLP、LSTM)在预测误差表现上相近,但是基于神经网络算法的预测模型耗时较长。此外,不同模型的预测误差在空间上的分布具有相似性,在卡口密布的区域预测精度更高,在外围边缘区域误差较大;卡口交通量越大、连接的道路等级越高,预测精度越高。随着城市交通电子卡口设备在路网中的完善,该预测方法的准确性可以进一步提高。; 关键词短时交通流量预测频繁序列模式挖掘机器学习; Keywords short-term traffic flow forecasting frequent sequence pattern mining machine learning; 分类号 U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重用最大频繁模式的可持续进化算法被引量：1: 4; 作者杨观赐李琴李少波钟勇; 机构中国科学院成都计算机应用研究所贵州大学教育部现代制造技术重点实验室; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期115-119,共5页; 基金教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET09-0094) 国家自然科学基金资助项目(60975049) 贵州省科学技术基金资助项目(黔科合J字[2010]2095号); 文摘为了重用进化过程中沉淀在优秀个体集中的信息,设计了最大频繁序列模式挖掘算法,并在其基础上提出了重用最大频繁模式的可持续进化算法(MFPEA).该算法设置了多个不同层次的种群为不同适应度水平的个体提供生存空间,采用最大频繁序列模式挖掘算法挖掘种群中的优良基因,并将具有优良基因模块的新个体注入到不同适应度水平的种群中.文中还设计了针对不同问题动态调整进化种群规模的函数,通过一组统计数据研究了平衡计算时间与进化质量的相关参数.实验结果表明,MFPEA在维持遗传信息稳定性、避免早熟收敛方面表现良好,且获得了xit1083问题的新最优解记录(3611.496).; 关键词最大频繁序列模式序列挖掘基因重用可持续进化算法旅行商问题; Keywords maximal frequent sequential pattern sequence mining gene reuse sustainable evolutionary algorithm traveling salesman problem; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法: 5; 作者杜瑾郝珺成菊芳; 机构长安大学信息工程学院西安铁路局陕西安达综合性能检测站; 出处《电子设计工程》 2014年第15期15-18,共4页; 基金陕西省自然科学基金(S2009JC1039) 中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2011JC021); 文摘海量的交通流数据中一定隐藏着某些潜在的交通状态演变规律,然而少有研究能以实验的方法支持这种观点。本文提出一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法:首先,介绍交通状态序列模型及序列切分处理,其次,提出投影压缩序列相似度计算方法及序列匹配算法,第三,讨论基于频繁序列匹配的交通序列预测算法。通过真实采集数据验证本文提出的方法可行有效。; 关键词交通流状态预测频繁序列模式序列相似度; Keywords traffic flow status prediction frequent sequence sequence similarity; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种面向医学短文本的自适应聚类方法被引量：3: 6; 作者栗伟许洪涛赵大哲刘积仁; 机构东北大学医学影像计算教育部重点实验室郑州市人力资源和社会保障数据管理中心东软集团股份有限公司; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期19-23,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61172002) 国家科技支撑计划项目(2014BAI17B01) 国家高技术研究发展计划项目(2012AA02A607); 文摘针对电子病历中疾病诊断文本同义词识别和命名标准化问题,提出了一种自适应的文本聚类方法.首先提出了一种新的基于集合的文本相似性度量算法;然后采用基于相似度分布的文本聚类算法实现同义文本识别,该算法能够自动确定类簇个数;最后采用基于序列模式的中心概念提取算法实现了疾病命名的标准化,同时对聚类簇进行合并和优化,进一步提升了聚类的准确性.测试结果表明,所述方法具有较高的准确率和聚类效率,在病历文本的预处理、分类和分析中具有广泛意义.; 关键词聚类分析相似性度量频繁序列模式电子病历相似度分布; Keywords clustering analysis similarity measurement frequent sequence pattern electronic medical record similarity distribution; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测	李锦玲汪斌强	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐	谭小球姚敏顾沈明	《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测	刘冉李岩毛海虓钱剑培王继峰马悦	《城市交通》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	重用最大频繁模式的可持续进化算法	杨观赐李琴李少波钟勇	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法	杜瑾郝珺成菊芳	《电子设计工程》	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种面向医学短文本的自适应聚类方法	栗伟许洪涛赵大哲刘积仁	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料