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一种基于关系熵和J量值的网络事件关联模式漂移检测方法
被引量:
2
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作者
杨英杰
刘帅
常德显
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期259-263,共5页
针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性:关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J量值,并通过对时间相邻的两个滑动窗口内的关系熵和J量值的...
针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性:关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J量值,并通过对时间相邻的两个滑动窗口内的关系熵和J量值的取值分布进行假设检验,判断和定位模式漂移的发生,得到模式漂移影响较大的事件集和事件对集,它们可为关联规则的调整和更新提供支持。实验数据表明该方法准确可行。
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关键词
关联模式
模式漂移
关系熵
j
量值
假设检验
模式漂移检测
下载PDF
职称材料
题名
一种基于关系熵和J量值的网络事件关联模式漂移检测方法
被引量:
2
1
作者
杨英杰
刘帅
常德显
机构
解放军信息工程大学
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期259-263,共5页
基金
国家"863"计划资助项目(2012AA012704)
郑州市科技领军人才项目(131PLJRC644)资助
文摘
针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性:关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J量值,并通过对时间相邻的两个滑动窗口内的关系熵和J量值的取值分布进行假设检验,判断和定位模式漂移的发生,得到模式漂移影响较大的事件集和事件对集,它们可为关联规则的调整和更新提供支持。实验数据表明该方法准确可行。
关键词
关联模式
模式漂移
关系熵
j
量值
假设检验
模式漂移检测
Keywords
Association pattern
Pattern drift
Relation entropy
j
measure
Hypothesis test
Pattern drift detection
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于关系熵和J量值的网络事件关联模式漂移检测方法
杨英杰
刘帅
常德显
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
2
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