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关键词： 改进关联聚类算法   网络异常信息挖掘   关联规则   关联强度  

摘要： 由于网络信息量庞大且复杂多变,网络异常行为往往隐藏在大量正常数据中,且其表现形式多样,边界模糊。传统的聚类算法无法有效区分异常点与正常点,导致误判和漏判,文章提出了基于改进关联聚类算法的网络异常信息挖掘方法。首先通过一系列数据预处理步骤,包括数据清洗、归一化及数值化转换,确保网络信息数据的高质量与可用性,随后利用预处理后的数据构建了网络异常信息库,引入改进的关联聚类算法对该库进行深度挖掘。实验结果表明,这一方法显著提升了网络异常信息挖掘的精准度和效率,有效减少了数据缺失问题,为网络安全防护提供了有力的技术支持。

关键词： 计算机数据挖掘处理   网络信息平台   搭建  

摘要： 在当前社会中,网络信息平台已经成为各行各业发展过程中的重要支撑,通过运用网络信息平台,各行各业实现了对所收集到的数据的系统分析、精确计算和精准评估。与此同时,依托于网络信息平台,各行业实现了基于大数据系统的相互交流和信息共享。网络信息平台能够为企业提供对于数据发展情况的实时监测,并利用平台内部的结构架设,对收集到的数据进行分析、整理,进而为工作人员查询和浏览相关数据提供便利。在此基础上,基于视频远程监控技术,实现大数据资源的协同处理和共享,使得各行各业的工作效率大幅度提升,行业内部信息化进程显著加快。基于此,本文主要就基于计算机数据挖掘处理技术的网络信息平台搭建方法进行分析。

关键词： 科学技术出版社   网络素养   道德品质   有效训练   网络文明素养   互联网   大学生成长   网络用户  

摘要： 网络文明素养不仅关乎个人的道德品质和行为习惯,更关系到社会的和谐稳定和网络空间的健康发展,因此,互联网新时代要求高度重视网络文明素养的教育与实践。其中,大学生作为网络用户中的一大群体,其网络文明素养教育更具有代表性意义和价值。由曾振华主编的《大学生网络素养教育》(2023年3月天津科学技术出版社出版)一书聚焦互联网时代大学生素养教育的新现象与新发展,重点强调了互联网对大学生成长的影响,要求重视大学生网络素养教育,切实提升大学生的网络素养,并在此基础上有效训练大学生运用互联网检索、辨析、整合的能力。

关键词： 大数据   计算机网络安全   数据挖掘   无线网络安全   量子密码  

摘要： 随着大数据时代的到来,信息社会的稳定性归功于计算机网络安全。本项研究,揭示了大数据情境下网络安全性及其挑战,并对网络安全技术的应用在大数据环境中做出重点剖析。采用数据挖掘、无线网络安全和量子密码等前沿技术,探索网络安全的奥秘。实际运用显示,大数据分析有能力预知并遏制网络威胁的产生。无线网络安全技术则可确保数据传输的安全性;而量子密码技术在网络安全理论和防御措施方面,赋予新的洞察和可能性。通过深入分析,发现大数据环境下的网络安全解决方案不仅能提高网络安全防护效率,而且可以通过预测分析,提前发现并防止网络安全威胁的发生。本研究结果对于引领大数据时代的网络安全防护具有重要的启示性。

关键词： 非负矩阵分解   社区检测   复杂网络分析  

摘要： 社区检测是复杂网络分析领域的热门研究课题之一。它旨在识别社区,表示为内聚的子组或集群,其中同一社区中的节点比外部的节点更紧密地相互连接。由于非负矩阵分解(NMF)的可解释性、简洁性等优点,已成为一种理想的社区检测模型。为了促进基于NMF的群落检测的研究,文章对基于NMF的群落检测方法进行了全面的描述。首先,介绍NMF的基本原理,并设计一个基于NMF的社区检测的总体框架;其次,根据适用的网络类型,提出一种分类方法,将现有基于NMF的社区检测方法分为拓扑网络、签署网络、属性网络三类;最后,总结了各种方法面临的共同问题和可能的解决方案,并提出四个有前景的研究方向。

关键词： 零信任   安全防护   无边界网络  

摘要： 该文提出了零信任网络安全架构在校园网中的应用方案,基于无边界网络的思想,具有身份流量化、多源信任评估、动态访问控制等零信任特性,探讨在新的挑战之下,零信任是如何解决网络安全防护问题的,希望能为高校数字化建设提供支持。

关键词： 入侵检测系统   径向基函数   神经网络  

摘要： 本研究设计并实现了一个基于径向基函数神经网络的计算机网络入侵检测系统。通过提取网络流量特征并利用径向基函数(RBF)神经网络的非线性映射与自适应学习能力,系统能够高效检测已知与未知入侵行为。实验结果表明,该系统在不同网络负载下表现稳定,检测准确率较高,尤其在自适应学习后的性能显著提升。

关键词： 双层语言   信任网络   前景理论   群决策  

摘要： 针对信任网络残缺、决策者权重未知、评价信息为双层语言术语集的社会网络群决策问题,提出不完全信任网络下基于前景理论的双层语言群决策模型.首先,采用双层语言术语集刻画决策信息和信任度,提出一种新的信任传播模型以补全残缺的信任网络;其次,基于完整的信任网络考虑网络结构和信任度两个维度提出决策者权重确定方法;然后,将决策者风险态度引入信任网络下的群决策模型,基于前景理论进行方案排序;最后,通过选择逆向物流服务提供商的案例说明方法的可行性和有效性.

关键词： 光纤布拉格光栅   流量温度复合测量   应变温度交叉敏感   粒子群算法   Elman神经网络  

摘要： 针对光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)传感器应变温度交叉敏感问题,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)Elman神经网络的温度补偿算法。首先,基于流体力学和FBG传感原理,设计了探针式FBG流量温度复合测量传感器,分析了流量温度复合传感机理;然后,搭建了流量温度复合测量实验平台获取测量数据,进行了误差分析;最后,利用PSO优化Elman神经网络获取最优隐含层数和最优函数组合,构建PSO-Elman算法模型对测量数据进行温度补偿,补偿后FBG传感器在流量2—30 m^(3)/h范围内,流量最大误差、均方误差分别为0.086 m^(3)/h和0.0027 m^(3)/h,温度最大误差、均方误差分别为0.084℃和0.0017℃。实验结果表明:该传感器可实现管道内流体流量温度复合测量,结合PSO-Elman算法可以有效降低应变温度交叉敏感引起的误差,显著提升传感器测量性能。

关键词： 旅游流网络   内-外生机制   旅游景区   加权指数随机图模型   复杂网络   四川省  

摘要： 景区间旅游客流网络的形成机制是旅游流网络研究的重要问题。已有研究主要识别了旅游客流网络形成的外生机制,而对网络内生机制缺乏研究,文章旨在更全面地揭示景区间旅游客流网络形成的内-外生机制。文章选择四川省为案例地,基于旅游社交平台的游记数据构建了景区间旅游客流的有向加权网络,通过引入加权指数随机图模型,定量模拟并识别了影响该网络形成的内-外生机制。1)四川省景区间旅游客流网络为稀疏网络、无标度网络,但不具备小世界特性;核心的景区节点和网络连边大多集中在成都市。2)该网络的形成是内-外生机制协同作用的结果,内生机制表现为网络内生结构效应,外生机制包括景区属性效应和外部情境效应。3)作为内生机制的互惠机制和择优链接机制促进了该网络中联系的形成;外生机制方面,在线评论分数、景区等级同质性、景区类型同质性、地理邻近性、组织邻近性均会显著影响该网络中联系的形成。