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大数据网络中虚假情报信息优化识别仿真研究

发布时间:2017-06-08 11:06

  本文关键词:大数据网络中虚假情报信息优化识别仿真研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:在大数据网络中对虚假情报信息进行优化识别,可有效过滤虚假情报,净化网络空间。进行虚假情报信息识别时,应计算全部情报信息平均联合熵度量数据集的离散程度,利用不同类型情报数据信息熵的权重大小区分真实情报和虚假情报,但是传统方法通过组建情报向量空间模型,对虚假情报语义特征进行检索完成识别,但是不能对情报信息平均联合熵度量数据集的离散程度进行准确描述,无法准确计算不同类型情报数据信息熵的权重,降低了虚假情报信息识别的精度。提出一种基于支持数据的大数据网络中虚假情报信息优化识别方法。上述方法先借助于云计算的平台将网络环境下情报数据信息定义为一组多波束的特征空间矢量,并对网络情报数据信息进行主特征提取和状态空间重构,在情报特征空间中映射出主特征的状态轨迹,并将各个特征进行分类,构建不同的情报数据信息集,在此基础上利用全部情报信息的平均联合熵度量数据集的离散程度,用平均互信息量度量数据集不同属性间的依赖性,比较不同类型情报数据信息熵的权重,选取权重较大的信息熵作为网络环境下情报,其余为虚假情报,完成大数据网络中虚假情报信息优化识别,仿真结果表明,所提方法能够有效提升网络环境下虚假情报识别的精准性和效率性。
【作者单位】: 聊城大学东昌学院;
【关键词】网络环境下 虚假情报 情报识别方法
【分类号】:G353.1;TP311.13
【正文快照】: l引言 21世纪的社会无疑是高度信息化的大数据的时代⑴。随着现代信息技术的不断发展,网络虚假情报识别已逐步代替人工情报识别成为一个炙手可热的学科,网络环境下的信息资源越来越丰富[2—3]。如何从海量网络数据中排除虚假情报信息,已逐渐成为情报信息识别领域的热点,虚假情

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本文编号:432304

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