【摘 要】
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针对异构复杂信息网络中存在高维冗余的敏感数据流,可挖掘数据特征形成概率较低,导致需要多次挖掘、挖掘内存占用高、挖掘精度低、时间长的问题,提出基于最大类间散度的网络
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学,广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772006),广西科技重大专项项目(AA17204096),广西科技基地和人才专项项目(2016AD05050),广西“八桂学者”专项资助,广西高校中青年教师基础能力提升项目(2017KY0174)
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针对异构复杂信息网络中存在高维冗余的敏感数据流,可挖掘数据特征形成概率较低,导致需要多次挖掘、挖掘内存占用高、挖掘精度低、时间长的问题,提出基于最大类间散度的网络敏感数据流动态挖掘方法。将敏感数据的差异最大化间隔作为分类基础,得到网络敏感数据的最大类间散度,在遗传迭代状态下确定最优散度迭代函数,对迭代函数进行挖掘特征优选,得出动态可挖掘特征。对可挖掘特征进行聚类分析,挖掘得到数据隐藏信息模式,并对其进行评价,将合理的信息模式进行知识表示,从而实现异构复杂信息网络敏感数据流动态挖掘。实验结果表明,所提方法可
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