信息安全事件文本的分类方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪言 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要应用领域 | 第11页 |
| ·信息安全事件文本分类的研究重点 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 信息安全事件的分类体系研究 | 第14-21页 |
| ·信息安全事件的概念 | 第14页 |
| ·分类的提出 | 第14-15页 |
| ·分类的作用 | 第15页 |
| ·信息安全事件文本分类的研究价值 | 第15页 |
| ·本文提出的信息安全事件分类结构 | 第15-18页 |
| ·信息安全事件分类可能遇到的问题 | 第18-20页 |
| ·信息安全事件的分类方法 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 中文文本分类技术 | 第21-33页 |
| ·文本分类的概念 | 第21页 |
| ·中文文本分类的一般步骤 | 第21-23页 |
| ·文本预处理 | 第23-24页 |
| ·特征选取 | 第24-26页 |
| ·文档频率 | 第24-25页 |
| ·X~2统计方法 | 第25页 |
| ·互信息 | 第25-26页 |
| ·信息增益 | 第26页 |
| ·文本的表示模型 | 第26-27页 |
| ·文本分类算法 | 第27-32页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第28-29页 |
| ·K-近邻算法 | 第29-30页 |
| ·神经网络分类器 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 信息安全事件文本的分类方法 | 第33-50页 |
| ·信息安全事件文本的预处理 | 第33-36页 |
| ·信息安全事件的收集 | 第33页 |
| ·信息安全事件的整理 | 第33-34页 |
| ·信息安全事件的特征选择 | 第34-36页 |
| ·K-近邻分类器在处理信息安全事件文本中的不足 | 第36-37页 |
| ·适用于信息安全事件文本的距离度量方法 | 第37-38页 |
| ·对信息安全事件文本特点的研究 | 第38-43页 |
| ·根据信息安全事件特点引入粗糙集 | 第43-45页 |
| ·适用于信息安全事件的改进KNN算法 | 第45-49页 |
| ·算法提出的前提和背景 | 第45-46页 |
| ·算法的具体步骤 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 几种分类器的比较 | 第50-58页 |
| ·分类器的优缺点 | 第50-51页 |
| ·分类算法评价标准 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-56页 |
| ·实验环境和数据 | 第52-53页 |
| ·实验结果和比较分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
