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2003-2020 全部
为您找到包含“Feature engineering”的内容共10

杨健,李文敏

2020-02-17

目前针对HTTP洪泛攻击的主要检测方案围绕网络流量统计特征,但存在重要特征选择及评估的问题。本文针对此局限性,根据攻击检测点提出5大类别特征,并进一步提出一种基于梯度上升树混合式组合算法的HTTP洪泛检测自适应特征工程。经过过滤式单变量评估流程和基于梯度上升树的递归特征消除流程,能有效获得重要特征子集,提高对HTTP洪泛攻击的分类效果。

State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#计算机科学技术#

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李彦轩,卞佳丽

2019-04-12

随着计算机科学技术的飞速更迭,学者们对于高质量科研论文的需求急剧增加。与此同时,论文的摘要也是一类研究价值较高的短文本数据。所以,基于摘要实现对论文的推荐便具有了重要的意义。目前,解决该问题的传统方法大多着眼于对模型的研究,但对样本特征空间的研究还有所欠缺;而传统特征工程方法主要从统计和语义的角度来完成模型特征的提取。这类方法的缺点在于在特征提取的广度上具有局限性。所以,本文提出了基于论文摘要的特征工程方法,在传统特征工程方法的基础上引入了论文分类特征,并基于该方法提出了基于摘要的论文推荐模型,在公开的论文数据集上获得了更高的模型准确率,解决了基于摘要的论文推荐问题。

School of Computer Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,School of Computer Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#计算机科学技术#

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Lin Wanying,Wang Yulong

Manual feature engineering has been the key to the success of many predictive tasks of web

2018-12-21

State Key Laboratory of Networking and Switching, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876;State Key Laboratory of Networking and Switching, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,State Key Laboratory of Networking and Switching, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#Computer Science and Technology#

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沈兰奔,武志昊,纪宇泽,林友芳,万怀宇

2019-03-18

事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖于复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在着由分词带来的触发词分割问题。本文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与长短期记忆神经网络的中文事件检测模型ATT-BiLSTM,利用注意力机制来更好地捕获全局特征,并通过两个双向LSTM层来更有效地捕获句子序列特征,从而提高中文事件检测的效果。在ACE 2005中文数据集上的实验表明,本文提出的方法与其他现有的中文事件检测方法相比性能得到了明显的提升。

国家重点研发计划资助项目(2018YFC0830200

School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044,School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044,School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044,School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044,School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044

#计算机科学技术#

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李丹艳,刘刚

2020-01-02

随着计算机技术的发展和人工智能的普及,语音情感识别研究收到学界和工业届的广泛关注。从语音情感识别的起源、语音情感的分类,到研究现状进行归纳与总结。目前的情感识别任务大多采用人工提取多种声学特征并物理降维,构建特征工程的方法,提升识别结果,于是对机器学习常用的几种算法进行调研,例如:支持向量机、决策树、支持向量机等。调研这些机器学习算法从原理到应用,并进行详细阐述。使用其中几种机器学习算法训练语音情感识别模型,利用模型进行语音情感分类。根据实验结果对比各个算法的性能,选择出其中最适合语音情感识别的机器学习算法。

Pattern Recognition of Intelligence Search Laboratory of Beijing University of Posts and Tele Communications, Beijing, 100876,Pattern Recognition of Intelligence Search Laboratory of Beijing University of Posts and Tele Communications, Beijing, 100876

#计算机科学技术#

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卢君,金正平

2020-03-16

近年来,基于规则和有监督的方法被广泛应用于Web攻击检测。基于规则的方法通过分析已知Web攻击HTTP流量特征来检测攻击,依赖安全专家定义和设计规相应规则来过滤攻击,而且很容易被绕过。有监督的攻击检测方法则无法避免复杂的特征工程过程,这类启发式方法很难应对未知攻击检测,也无法准确识别攻击Payload具体位置。为此,本文提出了一个基于Seq2Seq的无监督、端到端Web攻击检测框架。设计的字符级嵌入模块可实现Web 请求序列无损嵌入表征,引入注意力机制来解决长序列检测和Payload定位问题,并提供了可视化方法验证检测结果。在CSIC 2010数据集上进行实验评估,模型的F1值达98.80%,平均检测时间约4.7ms,具有更好的准确性和实时性。

北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876

#计算机科学技术#

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LEI Lu, LUO Tao

features extracted from them. Feature engineering and Word2vec are used to extract numerical and text

2020-05-19

National Key Research and Development Project (2016YFF0201003

School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876 , School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#Computer Science and Technology#

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王金海,俎云霄

2016-12-16

随着大数据时代的来临,人类社会已经进入一个崭新的数字时代。大数据的时代里 ,数据的产生和收集是基础,数据挖掘是关键,在日新月异的应用背后,产生的是数据的爆炸式增长和来自于大数据分析的挑战,如何有效的利用这些数据成为一个难题。对超大规模数据进行高效分析、利用已知数据进行大数据各种预测的模型的研究就尤为重要,其中,关键问题是对超大规模数据进行高效分析、利用已知数据进行大数据各种预测的模式是什么?本文结合大数据时代的数据特点,研究大数据的预测处理模式,提出一种算法融合的模型框架,并通过实验数据集验证模式,得到优选的大数据预测处理模式。

北京邮电大学电子工程学院,北京 100876,北京邮电大学电子工程学院,北京 100876

#计算机科学技术#

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葛天萌,王春露

2020-02-04

针对超市商品销量的预测问题,本文在研究大量文献的基础上,提出了一种基于LightGBM及XGBoost组合的预测模型。该模型不仅对商品的基本特征进行提取,同时结合了时间滑动窗口在数据特征处理上的优势,对商品销售数据进行动态特征提取,最后通过组合模型进行预测。结果显示,经过滑动窗口法进行数据特征提取后,最终组合模型的预测精度明显优于单模型的预测精度,实验表明,该模型对于超市商品的销量预测精度有明显的提升作用。

Beijing University of Posts and Telecommunications, School of Cyberspace Security, Beijing 100876,Beijing University of Posts and Telecommunications, School of Cyberspace Security, Beijing 100876

#计算机科学技术#

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周琳娜,吕欣一

2020-03-04

为了检测溯源僵尸网络,大量学者对检测区分使用动态域名算法生成的DGA恶意域名进行了研究,但在规则匹配上大多采用逆向分析的方法,这对使用者的技术要求较高,同时会耗费大量时间和人力资源。本文在对DGA恶意域名检测的基础上,对恶意域名进行分析,找出区分明显的特征进行组合,从域名结构、域名字符特征、域名信息熵三个方面分析提取各个恶意域名家族的特征,并选用了SVM算法进行模型训练。在对DGA恶意域名进行家族分类过程中,利用高斯核函数进行转换,简化了SVM分类器的计算量,在保证分类准确度的同时提高了效率,最终,实验证明验证了该方法的有效性。

国家自然科学基金重点项目(U1536207

国家重点研发计划项目(2016QY08D1600

国家重点研发计划课题(2016YFB0801405

2018年度中央高校基本科研业务费项目(3262018T02

北京邮电大学网络空间安全学院,北京 100876,国际关系学院信息科技学院,北京 100091

#计算机科学技术#

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