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基于PLSA的即时通信取证方法

发布时间:2018-05-24 05:02

  本文选题:即时通信 + 取证 ; 参考:《武汉大学学报(理学版)》2016年02期


【摘要】:面对大量繁杂的即时通信数据,司法取证人员很难快速从中找到与案件相关的数据.本文提出一种基于PLSA(probability latent semantic analysis)算法的即时通信取证方法,即利用PLSA算法进行主题挖掘,快速获取与案件相关的可疑数据.通过建立自定义词库和动态调整词库中词项的矢量权重,提高PLSA算法主题挖掘的准确性,对聊天会话中主题的矢量值进行可视化.实验结果表明,该方法的准确率,召回率及F1值比单纯用PLSA算法都有提高.
[Abstract]:In the face of a lot of complicated instant messaging data, it is difficult for forensic forensics to find the data related to cases quickly. In this paper, an instant messaging forensics method based on PLSA(probability latent semantic analysis) algorithm is proposed, which uses PLSA algorithm for topic mining to quickly obtain suspicious data related to cases. By establishing a self-defined lexicon and dynamically adjusting the vector weights of words in the lexicon, the accuracy of topic mining in PLSA algorithm is improved, and the vector value of topic in chat session is visualized. The experimental results show that the accuracy, recall rate and F1 value of this method are higher than that of PLSA algorithm alone.
【作者单位】: 信息工程大学四院;信息工程大学数字工程与先进计算国家重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(60903220) 郑州市科技攻关项目(10PTGG341-5)
【分类号】:TP391.1;D918.2

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本文编号:1927779

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