文献

J-GLOBAL ID：201702261892995254   整理番号：17A1520878

ベイズモデルに基づくマイクロ波ネットワークにおける水軍認識アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Weibo spammers’ identification algorithm based on Bayesian model

著者 (5件)： Zhang Yanmei (中央財経大学信息学院,北京,100081) ,  Huang Yingying (中央財経大学信息学院,北京,100081) ,  Gan Shijie (中央財経大学信息学院,北京,100081) ,  Ding Yi (電子科技大学网絡与数据安全四川省重点実験室,四川成都,610054) ,  Ma Zhilong (新疆財経大学計算机科学与工程学院,新疆烏魯木斉,830012)
資料名： Tongxin Xuebao  (Tongxin Xuebao)
巻： 38  号： 1  ページ： 44-53  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1463A  ISSN： 1000-436X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 効果的に水軍を識別できるため、以前の関連研究に基づいて、粉の関心比、平均発表のマイクロ波数、相互の関心数、総合品質評価、収納数と太陽光信用の6つの特徴属性を設置して、マイクロ波水軍識別分類器を設計した。Bayesianモデルと遺伝的知能最適化アルゴリズムに基づいて,水軍認識アルゴリズムを実現した。実験結果により,提案したアルゴリズムが,非軍隊認識率を犠牲にすることなく,軍隊認識の正確さを保証し,そして,提案した閾値最適化アルゴリズムが,水軍認識の精度を著しく改善できることを示した。....................................................................の認識精度を向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  太陽光 ,  *アルゴリズム ,  粉体 ,  *モデル ,  *マイクロ波 ,  軍隊 ,  遺伝
準シソーラス用語： 認識精度 ,  認識率 ,  最適アルゴリズム ,  品質評価 ,  *認識アルゴリズム ,  *Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： network spammer ,  spammer identification ,  Weibo ,  Bayesian model ,  genetic algorithm

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： ベイズモデル ,  マイクロ波 ,  認識アルゴリズム ,  研究