基于簇间连接的元聚类集成算法

聚类集成已经成为数据挖掘和机器学习中的热门研究课题,尽管近年来取得了重大进展,但目前聚类集成的研究仍存在两个具有挑战性的问题.首先,大部分集成算法倾向于在对象的层面研究相似度,缺乏发掘簇层面信息的能力;其次,目前许多集成算法仅仅关注簇内对象的直接共现,忽略了簇与簇之间的关系.针对这两个问题,提出一种基于簇间连接的元聚类集成算法,首先根据Jaccard相似度构造一个簇相似度矩阵,然后利用连接三元组细化这个相似度矩阵,最后通过图划分和成员分配得到最后的结果 .理论分析和实验测试表明,提出的算法不仅能产生较好的聚类结果,而且受聚类集成规模的影响较小.     

基于CNN的假冒域名识别方法研究

近年来,以僵尸网络为载体的各种网络攻击活动是目前互联网面临的安全威胁之一,各种恶意软件使用域名生成算法(domain generation algorithm, DGA)自动生成大量伪随机域名以连接到命令和控制服务器.为此提出以基于卷积神经网络(CNN)的方法来检测和分类伪随机域名.简要介绍了僵尸网络的危害、基本原理以及假冒域名在僵尸网络中的作用.在分析DGA算法的原理以及传统的DGA域名识别算法的缺陷以后,将重点放在基于卷积神经网络的假冒域名识别方法研究.阐述了关于卷积神经网络的基本概念,模拟了在不同的超参数,不同的激励函数下模型对于解决分类问题效果的差异.分析了数据预处理的原理、模型定义中对于超参数和激励函数、学习速率等选择的合理性.在模型运行结果分析时,给出了卷积神经网络模型识别域名的准确率和损失函数的变化,使用准确率、召回值、F₁值、ROC曲线等评估指标,各项指标均显示模型取得了优秀的分类效果,证明了基于CNN的假冒域名识别是一个可靠的方法.     

高校班级管理常见问题及对策研究

高校扩招导致学校班级人数的增加以及学生素质的参差不齐,从而加大了班级管理的难度.然而班级管理与学生的成长成才密切相关,管理的好坏直接体现学校的管理水平并影响学校的教学质量,最重要的是其影响到每个大学生的成长.该文着眼于人本化管理,重在探讨管好高校班级的基本措施,并提出相应建议,旨在锻炼并提高学生的自我管理、自我教育和自我服务意识.     

防火墙技术在网络安全中的实际应用

Internet的迅速发展,提供了大量发布信息和检索信息的场所,同时也带来了信息污染和破坏。防火墙的出现,则是为了保护数据和资源的安全。基于对防火墙技术的研究,本文着重介绍了防火墙的概念和功能,并重点阐述了该技术在网络安全中的实际应用。     

基于六度分割理论的社交好友推荐算法研究

为了更好地拓宽用户社交圈并且通过新朋友获取更多的信息资源,好友推荐成为社交网络最为青睐的对象。该文在分析现有朋友推荐算法的基础上,提出基于六度分割理论的社交好友推荐算法。首先,该方法以好友分级思想为基础,根据用户的历史行为对用户进行评级,将评级相似的用户合并为一个群组,以减少进行大规模好友推荐时的时间代价;其次,考虑用户之间的共同关注关系,以及用户与好友交流的时间差额,计算用户与好友之间的相似程度。采用新浪微博数据集验证算法的性能,最终实验证明:该算法准确性和召回率都得到了提升。     

基于电子分层模型和凝聚策略的密度峰值聚类

密度峰值聚类算法(Density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的新型聚类算法.该算法的优点十分显著:所需参数较少,没有迭代过程,能自适应获得聚类数目并识别任意形状的簇类.该算法也有一些问题亟待解决:(1)在决策图上人工选择聚类中心,产生聚类误差;(2)在密度不同的流形数据集上聚类效果不佳.针...