浙江省自然科学基金(X105739)
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
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- 基于网页聚类的搜索结果优化算法研究被引量：3
- 2010年
- 针对目前搜索引擎搜索结果中普遍存在大量重复网页的现象,提出了一种基于聚类算法DBSCAN的搜索结果优化算法。该算法选取源搜索结果中排名靠前的部分网页,对这部分网页根据网页相似度进行DBSCAN聚类,最大限度剔除冗余网页,实现搜索结果的优化。实验结果表明本算法可以提高搜索结果的全面性和准确性,提升用户使用搜索引擎的满意度。
- 沈盈洪丰翔龙黄荣游
- 关键词：聚类搜索结果DBSCAN算法重复网页
- 基于ACO算法的SVM核函数的参数优化被引量：2
- 2011年
- 本文针对核函数参数选择的随意性影响支持向量机分类性能的问题,提出了一种基于离散编码的蚁群算法(C-CACO-DE)的SVM核函数优化模型。C-CACO-DE解决了连续函数优化的蚁群算法(C-ACO)求解之前必须进行预处理的问题,解决了基于网格划分策略的连续域蚁群算法(CACO-GT)在求解精度的缺点、最优解必在定义域内的等分割点问题。仿真结果验证了该方法的有效性,F1值达到了90%以上。
- 赵新建沈友文徐俊
- 关键词：蚁群算法核函数支持向量机参数优化
- 一种改进的集中度和分散度文本特征选择算法被引量：1
- 2011年
- 特征选择算法(TFFS)存有一定的不足:集中度难于正确衡量低频繁特征项的权值;分散度忽略了互信息为负数的特征项对文本分类的影响。提出一种改进的特征选择算法(TFFSL),TFFSL对集中度、分散度做了一定的改进,避免了TFFS的缺陷,同时TFFSL结合特征项长度信息,提高了短语和词语在分类中的作用。SVM分类实验结果表明:与TFFS相比,TFFSL有更高的文本分类性能和剔除无关特征项的能力。
- 沈友文赵新建徐俊
- 关键词：互信息文本分类支持向量机
- 基于蚁群思想的源攻击追踪方法
- 2012年
- 在现有的攻击源追踪技术中还存在不少弊端,例如:输入测试法需要技术人员的干预,ICMP定位法占用网络带宽资源等,并且事后不能准确地追踪到攻击的源头.提出一种基于蚁群思想的网络协同源攻击追踪方法,通过使用IMCP定位报文法的策略,在网络监测器上对攻击数据包进行"备份",然后再利用蚁群算法缩小路径信息查询的范围,从而能够快速的构造出攻击路径.实验表明:该方法提高了追踪信息的查询速度和攻击源定位的准确性.
- 方赵林孙志磊徐俊章伟辉
- 关键词：入侵检测系统信息素
