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中国电子政务研究的基本特点与发展趋势——一项基于核心期刊论文的计量分析
被引量：
5
1
作者
杨经华
《现代情报》
CSSCI
2011年第1期104-108,共5页
以2000-2009年间的1 225篇电子政务领域的核心期刊论文为研究对象,采取文献计量学的方法,对论文的期刊分布、作者分布、研究机构分布、关键词分布以及基金资助状况等方面进行分析,从定量和定性的角度揭示国内电子政务的研究热点、分布...
以2000-2009年间的1 225篇电子政务领域的核心期刊论文为研究对象,采取文献计量学的方法,对论文的期刊分布、作者分布、研究机构分布、关键词分布以及基金资助状况等方面进行分析,从定量和定性的角度揭示国内电子政务的研究热点、分布格局和发展趋势,以期为加深对国内电子政务研究的整体情况的了解、进一步推进电子政务研究提供可供借鉴的参考。
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关键词
中国
电子政务
核心期刊论文
文献计量
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职称材料
Android系统恶意应用的特征值提取评价与自动分类
被引量：
1
2
作者
郭平
彭建新
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期131-135,共5页
为了检测恶意应用对Android系统的攻击,收集良性和恶意应用样本,基于提取的17个特征值采用Fisher score算法进行特征值的评分,根据得分排序形成一个17组的特征值组合,基于支持向量机、神经网络和朴素贝叶斯3种方法进行计算机自动分类并...
为了检测恶意应用对Android系统的攻击,收集良性和恶意应用样本,基于提取的17个特征值采用Fisher score算法进行特征值的评分,根据得分排序形成一个17组的特征值组合,基于支持向量机、神经网络和朴素贝叶斯3种方法进行计算机自动分类并采用交叉检验,通过分析实验结果最终得出最优的特征值组合和最优的分类算法。结果表明,支持向量机方法在Android系统恶意应用的分类检测上具有一定的优势,准确率可以达到82.78%。
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关键词
ANDROID系统
恶意应用
特征值
支持向量机
神经网络
朴素贝叶斯
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职称材料
基于智能分类算法的数据质量检测
被引量：
2
3
作者
彭建新
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期412-416,共5页
为了实现海量数据的数据检测、有效存储和后期的访问控制,设计了基于频率的数据特征值采集方法及基于支持向量机的数据智能分类算法,采用搜集来自真实数据中心应用环境的数据样本进行实验验证。结果表明,改进后的智能分类算法能达到较...
为了实现海量数据的数据检测、有效存储和后期的访问控制,设计了基于频率的数据特征值采集方法及基于支持向量机的数据智能分类算法,采用搜集来自真实数据中心应用环境的数据样本进行实验验证。结果表明,改进后的智能分类算法能达到较好的数据识别准确率,该方法具有较强的实用性,可用于机房数据质量管理和大数据分析。
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关键词
数据检测
智能分类
支持向量机
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职称材料
题名
中国电子政务研究的基本特点与发展趋势——一项基于核心期刊论文的计量分析
被引量：
5
1
作者
杨经华
机构
广东警官学院网络信息中心
出处
《现代情报》
CSSCI
2011年第1期104-108,共5页
文摘
以2000-2009年间的1 225篇电子政务领域的核心期刊论文为研究对象,采取文献计量学的方法,对论文的期刊分布、作者分布、研究机构分布、关键词分布以及基金资助状况等方面进行分析,从定量和定性的角度揭示国内电子政务的研究热点、分布格局和发展趋势,以期为加深对国内电子政务研究的整体情况的了解、进一步推进电子政务研究提供可供借鉴的参考。
关键词
中国
电子政务
核心期刊论文
文献计量
Keywords
China
e-government
core journal articles
bibliometric analysis
分类号
G350 [文化科学—情报学]
D63 [政治法律—中外政治制度]
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职称材料
题名
Android系统恶意应用的特征值提取评价与自动分类
被引量：
1
2
作者
郭平
彭建新
机构
广东
交通职业技术
学院
信息
管理
中心
广东警官学院网络信息中心
出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期131-135,共5页
基金
公安部应用创新计划项目(编号:2013YYCXGDST015)
广东省教育科研规划研究项目(编号:2011TJK076)
文摘
为了检测恶意应用对Android系统的攻击,收集良性和恶意应用样本,基于提取的17个特征值采用Fisher score算法进行特征值的评分,根据得分排序形成一个17组的特征值组合,基于支持向量机、神经网络和朴素贝叶斯3种方法进行计算机自动分类并采用交叉检验,通过分析实验结果最终得出最优的特征值组合和最优的分类算法。结果表明,支持向量机方法在Android系统恶意应用的分类检测上具有一定的优势,准确率可以达到82.78%。
关键词
ANDROID系统
恶意应用
特征值
支持向量机
神经网络
朴素贝叶斯
Keywords
Android system
malicious application
characteristic value
support vector machine
neural network
naive Bayes
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP316 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于智能分类算法的数据质量检测
被引量：
2
3
作者
彭建新
机构
广东警官学院网络信息中心
出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期412-416,共5页
基金
公安部应用创新计划项目(2013YYCXGDST015)
2016年度广东省高等教育教学改革项目(协作学习模式下公安视听技术移动学习资源开发与有效应用)
广东省公安厅科研计划项目(TKY2016003)
文摘
为了实现海量数据的数据检测、有效存储和后期的访问控制,设计了基于频率的数据特征值采集方法及基于支持向量机的数据智能分类算法,采用搜集来自真实数据中心应用环境的数据样本进行实验验证。结果表明,改进后的智能分类算法能达到较好的数据识别准确率,该方法具有较强的实用性,可用于机房数据质量管理和大数据分析。
关键词
数据检测
智能分类
支持向量机
Keywords
data detection
intelligent classification
support vector machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国电子政务研究的基本特点与发展趋势——一项基于核心期刊论文的计量分析
杨经华
《现代情报》
CSSCI
2011
5
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职称材料
2
Android系统恶意应用的特征值提取评价与自动分类
郭平
彭建新
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于智能分类算法的数据质量检测
彭建新
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
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参考文献
引证文献
统计分析
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