大数据下监控网络混合入侵信息检索仿真

• 作者: 何保荣
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 监控网络 混合入侵信息 冗余 检索 特征集 LDA模型 召回率
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 654-658
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2019.06.11

摘要

针对传统的监控入侵信息检索方法存在检索精度低、召回率高、检索耗时长等问题,提出一种大数据下监控网络混合入侵信息检索方法.采用遗传算法对特征集进行优化选择,引入偏F检验对选择最优子集,组成优化特征集,并构建冗余信息消除模型,消除混合入侵信息中的冗余信息.以信息检索理论为依据,引用LDA模型对文档的话题进行建模,构建入侵信息检索模型,完成大数据下监控网络混合入侵信息检索.结果表明,所提方法的检索精度较高,能够有效提高入侵信息检索效率,降低检索耗时,且召回率平均值约为24％,优于其他方法,具有一定可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何保荣	河南牧业经济学院软件学院	13	12	2.0	2.0