【摘要】：計算機證據(jù)具有數(shù)量繁多、復(fù)雜多樣等特點,因此如何快速地定位可疑文件是目前亟需解決的問題。利用意群概念和樸素貝葉斯算法對計算機證據(jù)的傾向性進(jìn)行了分析研究。通過訓(xùn)練產(chǎn)生以意群為單位存儲的傾向性詞庫。利用樸素貝葉斯算法,對待測文檔中篩選出的一定數(shù)目的關(guān)鍵詞的概率進(jìn)行計算,從而得出待測文檔內(nèi)容的傾向性。實驗表明基于意群的計算機證據(jù)傾向性研究方法在獲取可疑文件方面有很好的應(yīng)用效果。
[Abstract]:Computer evidence has the characteristics of numerous, complex, and so on, so how to locate suspicious documents quickly is an urgent problem to be solved. The tendency of computer evidence is analyzed by the concept of semantic group and naive Bayes algorithm. The tendentiousness lexicon stored in the unit of meaning group is generated by training. By using naive Bayes algorithm, the probability of a certain number of keywords selected in the test document is calculated, and the tendency of the content of the document to be tested is obtained. The experimental results show that the research method of computer evidence orientation based on semantic group has a good effect in obtaining suspicious documents.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：“十一五”國家科技支撐計劃(2006BAK31B04)
【分類號】：D918

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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2 馮宗翰;特征選擇新算法研究[D];江南大學(xué);2011年

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6 王巖;面向金融領(lǐng)域BBS的話題發(fā)現(xiàn)和熱度評價[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)重要報紙文章 前10條

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2 王云;讓“九頭鳥”生生不息[N];湖北日報;2008年

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4 太重一中 馬改媛;如何搞好初中英語閱讀教學(xué)[N];山西科技報;2003年

5 王洪達(dá) 章小琴;教學(xué)生這樣閱讀[N];中國教師報;2003年

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7 本報記者 何沙洲;企業(yè)家要學(xué)會“診斷”員工[N];經(jīng)理日報;2004年

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9 記者龐慧敏;“農(nóng)轉(zhuǎn)非”戶口成為歷史[N];工人日報;2002年

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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10 歐靈;基于文本分類的本體匹配及其應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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2 yひ懔，

本文編號：2197729