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题名增量式关联分类方法在病毒检测中的应用
被引量：2
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作者
庄蔚蔚
叶艳芳
姜青山
韩智雪
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机构
厦门大学软件学院
厦门大学计算机系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期159-161,164,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10771176)
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文摘
传统关联规则挖掘算法主要基于支持度-可信度构架,时空开销的限制使其无法深入挖掘非频繁项集。目前对带类属性的关联分类增量学习研究较少,该文提出一种新的增量式关联分类方法,解决了带类属性数据的增量学习问题,在数据频繁更新时,实现有限时空开销下关联规则的快速提取和维护。实验结果表明,该方法能有效维护并更新关联规则,避免重复学习历史样本,保证分类模型的预测能力。
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关键词
关联分类规则
增量学习
病毒检测
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Keywords
associative classification rule
incremental learning
malware detection
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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