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基于属性筛选支持向量机挖掘虚拟社团结构

Mining Virtual Community Structure Based on SVM

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【作者】 乔少杰唐常杰于中华韦健鹏李红军伍洛宾

【机构】 四川大学计算机学院

【摘要】 <正>1引言一些科学家在美国拉特格斯大学开会,思考如何把"次序理论"(关于等级关系的一个数学分支)应用于反恐,在网络空间展开反恐斗争。与此同时,一些专家已开始着手编写特殊计算机程序,借助它搜集情报、分析恐怖组织的内部结构等。目前国内对

【Abstract】 Counterterrorism goes deep into every country of the world.The technology of digital counterterrorism has been studied extensively with the aim to mine the clues or traces of terrorists,to analyze the terrorist organization and to predict the terrorist.The contributions of this paper include:(1) Proposing an algorithm called ASRA (Attribute Selected and Rule Abstracted) based on Support Vector Machine to classify community members by means of removing the useless attributes,which improves the accuracy of classification;(2) Proposing an approach called GVC(Generate Virtual Community) based on tree structure;(3) Designing an algorithm called SKS(Search Kernel Structure) to find kernel members of the virtual community.By intensive experiments demonstrating the effectiveness of SKS,the results show that the average cost of searching has been reduced by 33%.

【基金】 国家自然科学基金(60473071);高等学校博士学科点专项科研基金SRFDP(20060610007);四川省青年软件创新工程(2004AA0350)10
  • 【会议录名称】 第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)
  • 【会议名称】第二十二届中国数据库学术会议
  • 【会议时间】2005-08-19
  • 【会议地点】中国内蒙古呼和浩特
  • 【分类号】TP18
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
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