内容提供者
基于信息增益的KNN社交网络异常用户检测.pptx
2024-10-03
20金币
995KB
25页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共25页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于信息增益的KNN社交网络异常用户检测.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO信息增益的定义信息增益在异常检测中的应用信息增益的优势与局限性PARTTHREEKNN算法简介KNN算法在异常检测中的应用KNN算法的优势与局限性PARTFOUR数据预处理特征选择与提取构建模型与训练模型评估与优化PARTFIVE实验数据集实验环境与参数设置实验结果分析结果比较与讨论PARTSIX异常检测的实际应用价值未来研究方向与挑战THANKYOU
2024-10-03
20
995KB
基于流形学习与社交网络用户信息的社交推荐.docx
基于流形学习与社交网络用户信息的社交推荐社交推荐是社交网络应用中的重要组成部分，在大规模的社交网络中，准确地为用户推荐感兴趣的内容是一项具有挑战性的任务。近年来，流形学习作为一种有效的无监督学习方法，已经在数据挖掘、模式识别和推荐系统等领域取得了广泛的应用。本文将借助流形学习的方法，结合社交网络用户信息，提出一种基于流形学习与社交网络用户信息的社交推荐算法。首先，我们需要明确什么是流形学习。流形学习是一种通过学习数据的流形结构来实现数据降维和分类的技术。在流形学习中，数据被假设为高维欧式空间中的一个低维流
2024-10-19
5
10KB
基于TCM-KNN和遗传算法的网络异常检测技术.doc
··通信学报第28卷第12期李洋等：基于TCM-KNN和遗传算法的网络异常检测技术··第28卷第12期通信学报Vol.28No.122007年12月JournalonCommunicationsDecember2007基于TCM-KNN和遗传算法的网络异常检测技术李洋1,2，方滨兴1，郭莉1，田志宏1，张永铮1，姜伟1（1.中国科学院计算技术研究所，北京100080；2.中国科学院研究生院，北京100039）摘要：提出了一种基于TCM-KNN的网络异常检测新方法，并采用
2024-08-17
10
203KB
社交网络异常用户检测技术研究进展.docx
社交网络异常用户检测技术研究进展社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，但是随着社交网络的快速发展，一些异常用户也频频出现。这些异常用户可能会对其他用户的体验和安全造成威胁，因此对于异常用户的检测变得越发重要。本文将对社交网络异常用户检测技术的研究进展进行探讨，并讨论其挑战和未来发展方向。一、引言社交网络已经成为人们获取信息、互动交流的重要平台，然而其中不乏存在着一些异常行为的用户，如垃圾广告、恶意欺诈、蓄意扰乱等。这些异常用户给其他用户带来不便、干扰甚至危害，因此对于异常用户的检测成为保障社交网
2024-11-11
5
11KB
基于流形学习与社交网络用户信息的社交推荐的开题报告.docx
基于流形学习与社交网络用户信息的社交推荐的开题报告一、研究背景及意义随着社交网络的飞速发展，社交推荐逐渐成为了社交网络中的重要领域。社交推荐就是利用用户的社交网络信息及其行为记录，向用户推荐其可能感兴趣的用户和内容。社交推荐可以极大地提高用户在社交网络中的活跃度和使用效率，因为它能够更好地满足用户的需求，增加用户的满意度，促进用户在社交网络上的交流和互动。当前，社交推荐的研究主要集中于以下两个方向：基于个人化的推荐和基于社交网络的推荐。前者主要根据个人的历史记录和兴趣爱好，向用户推荐相关内容和用户；后者主
2024-10-05
5
11KB