基于动态迭代采样的实时网络信息安全监测方法

由于网络信息具有实时更新的属性特征,发生误报情况的概率难以得到有效控制,为此提出基于动态迭代采样的实时网络信息安全监测方法。构建网络实时信息动态迭代采样机制阶段,在确定具体的监测目标和范围的前提下,使用网络探测器在网络的关键节点进行部署,捕获原始的网络流量数据。引入时间窗口进行数据采集,确保能够捕获到高峰、低谷时间段的流量模式,并根据网络流量的实时变化属性,调整采样频率,在动态迭代采样的基础上,使用滑动窗口技术和自适应阈值技术来提高实时网络信息安全监测的效率和准确性。在测试结果中,与对照组相比,设计监测方法在监测效果及稳定性方面均表现出了明显优势。

基于动态迭代采样的网络信息推荐算法

本文提出了基于动态迭代采样的网络信息推荐算法。建立网络信息数学模型,抽象化描述网络中信息节点之间的连接关系。建立动态迭代采样模型进行动态迭代采样,采集到网络信息样本,通过量化网络信息样本与用户兴趣相似度,对网络信息与用户聚类分析,得到网络信息推荐候选集,利用排序算法对推荐候选集中网络信息排序,生成网络信息推荐列表,完成网络信息推荐。经实验证明,设计算法在网络信息推荐方面召回率和正确率较高,且推荐时间较短,具有良好的应用前景。

基于多属性的动态采样协同过滤推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法推荐精度和用户数据在算法中匹配度都不高的问题,提出一种多属性的条件受限波尔兹曼机协同过滤推荐模型(MA-CRBM)。该模型基于实值状态的条件玻尔兹曼机,融合了用户职业和性别属性,充分利用数据集中潜在的评分与未评分信息。在训练过程中,采用动态迭代采样算法对原采样算法进行了改进,克服了训练后期数据采样误差波动太大导致精确度不高的问题。在MovieLens数据集上的实验结果表明,MA-CRBM模型具有较好的推荐效果,可以有效提升推荐模型的精度和效率。