本文選題：事件分類　切入點：信息內容安全事件　出處：《四川大學學報(工程科學版)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對在線網絡信息內容安全事件的分類問題,利用網絡用戶通信信息中含有的時間、關系和內容特征均可基于文本描述的特點,引入LDA模型,提出了一種實時多維信息聯(lián)合(RMIA-LDA)的在線信息內容安全事件分類模型及算法。以網絡通信中的時間特征為軸,對由此劃分出的各個時間片段中的通信關系、通信內容特征采用LDA模型進行建模分類,對分類結果的相似性進行度量后,再與增量更新數(shù)據(jù)部分的分類結果歸納合并,從而得到當前實時在線數(shù)據(jù)中的事件分類。仿真實驗結果表明,該模型和算法可以有效實現(xiàn)網絡中信息內容安全事件的在線分類,較現(xiàn)有算法具有優(yōu)越的性能。
[Abstract]:Aiming at the classification problem of online network information content security events, the LDA model is introduced based on the characteristics of text description, using the time, relationship and content features contained in the network user's communication information. This paper presents an online information content security event classification model and algorithm based on real-time multi-dimension information association (RMIA-LDA). Taking the time characteristics of network communication as the axis, the communication relations in each time segment are analyzed. The communication content features are modeled and classified by LDA model. After measuring the similarity of the classification results, the communication content features are combined with the classification results of the incremental update data. The simulation results show that the model and algorithm can effectively realize the online classification of information content security events in the network, and have better performance than the existing algorithms.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術研究中心;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃資助項目(2011AA010605) 國家科技重大專項課題項目(2012ZX03006002-010)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1652697