【摘要】：在研究分類系統(tǒng)和語義相似度的基礎(chǔ)上,給出了簇的凝聚度的概念,提出了一種基于凝聚度的報警處理算法。算法以凝聚度為基礎(chǔ),利用改進(jìn)的二分K均值算法聚合報警,并對聚合結(jié)果進(jìn)行異常提取。實驗結(jié)果表明,提出的算法能有效聚合大量報警、發(fā)現(xiàn)異常報警,且聚合結(jié)果具有良好的語義和較高的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Based on the research of classification system and semantic similarity, the concept of cluster cohesion is presented, and an alarm processing algorithm based on cohesion is proposed. Based on the degree of cohesion, the improved binary K-means algorithm is used to aggregate the alarm and extract abnormal results. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively aggregate a large number of alarms and detect abnormal alarms, and the aggregation results have good semantics and high accuracy.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué);
【分類號】：TP393.08

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 樊祥超;徐濤;;基于本體間語義相似度的服務(wù)組合算法[J];微計算機(jī)信息;2009年21期

2 李玉華;肖海嶺;李棟才;李瑞軒;;基于鏈接重要性的動態(tài)鏈接預(yù)測方法研究[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2011年S3期

3 黃果;周竹榮;周亭;;基于領(lǐng)域本體的語義相似度計算研究[J];計算機(jī)工程與科學(xué);2007年05期

4 張孝國;黃廣君;郭洪濤;曹利紅;;基于語義的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)研究[J];計算機(jī)應(yīng)用;2008年04期

5 薛潔;吳兵;杜玉越;;一種面向聚類的語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法[J];中國科技論文;2012年07期

6 張陽;李緒成;;基于消息語義相似度二分匹配的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法[J];遼寧師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年01期

7 楊惠榮;尹寶才;付鵬斌;曲亮;;基于Google距離的語義Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2012年11期

8 邸臻煒;朱肖穎;陸科達(dá);;語義相似度Web服務(wù)合成策略的應(yīng)用研究——以物流信息平臺為例[J];梧州學(xué)院學(xué)報;2014年03期

9 劉克非;王紅;王衛(wèi)玲;;基于語義相似度的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)研究[J];計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2007年02期

10 唐紅梅;鄭剛;;基于語義相似度的P2P查詢技術(shù)研究[J];現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版);2008年06期

相關(guān)會議論文 前2條

1 陳明;鹿e，

本文編號：2304103