本文關鍵詞：大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中虛假情報信息優(yōu)化識別仿真研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中對虛假情報信息進行優(yōu)化識別,可有效過濾虛假情報,凈化網(wǎng)絡空間。進行虛假情報信息識別時,應計算全部情報信息平均聯(lián)合熵度量數(shù)據(jù)集的離散程度,利用不同類型情報數(shù)據(jù)信息熵的權重大小區(qū)分真實情報和虛假情報,但是傳統(tǒng)方法通過組建情報向量空間模型,對虛假情報語義特征進行檢索完成識別,但是不能對情報信息平均聯(lián)合熵度量數(shù)據(jù)集的離散程度進行準確描述,無法準確計算不同類型情報數(shù)據(jù)信息熵的權重,降低了虛假情報信息識別的精度。提出一種基于支持數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中虛假情報信息優(yōu)化識別方法。上述方法先借助于云計算的平臺將網(wǎng)絡環(huán)境下情報數(shù)據(jù)信息定義為一組多波束的特征空間矢量,并對網(wǎng)絡情報數(shù)據(jù)信息進行主特征提取和狀態(tài)空間重構,在情報特征空間中映射出主特征的狀態(tài)軌跡,并將各個特征進行分類,構建不同的情報數(shù)據(jù)信息集,在此基礎上利用全部情報信息的平均聯(lián)合熵度量數(shù)據(jù)集的離散程度,用平均互信息量度量數(shù)據(jù)集不同屬性間的依賴性,比較不同類型情報數(shù)據(jù)信息熵的權重,選取權重較大的信息熵作為網(wǎng)絡環(huán)境下情報,其余為虛假情報,完成大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中虛假情報信息優(yōu)化識別,仿真結果表明,所提方法能夠有效提升網(wǎng)絡環(huán)境下虛假情報識別的精準性和效率性。
【作者單位】： 聊城大學東昌學院;
【關鍵詞】： 網(wǎng)絡環(huán)境下 虛假情報 情報識別方法
【分類號】：G353.1;TP311.13
【正文快照】： l引言 21世紀的社會無疑是高度信息化的大數(shù)據(jù)的時代⑴。隨著現(xiàn)代信息技術的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡虛假情報識別已逐步代替人工情報識別成為一個炙手可熱的學科,網(wǎng)絡環(huán)境下的信息資源越來越豐富[2—3]。如何從海量網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中排除虛假情報信息,已逐漸成為情報信息識別領域的熱點,虛假情

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本文編號：432304