基于节点通信行为时序的指控信息流挖掘算法

TP301; 针对通信网络中节点之间通信内容未知的情况,提出了一种基于节点行为时序的指控信息流挖掘算法.首先,对用户通信行为的相关性进行建模,提出了节点通信行为模型,分别对节点的背景通信和指控类通信的行为进行建模;其次,提出了FlowMine算法,对模型进行求解并对算法的收敛性进行了分析,该算法采用抽样迭代的思想对模型参数进行估计,能够给出参数的一个近似估计值;最后,通过模拟数据和实际数据验证并分析了FlowMine算法的有效性.实验结果表明,所提算法能够较快收敛,并能够得到可信的指控信息流....

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Published in通信学报 Vol. 40; no. 9; pp. 51 - 60
Main Authors 项英倬, 徐正国, 游凌
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 盲信号处理国家重点实验室,四川成都,610041 25.09.2019
Subjects
行为时序
信息流
数据挖掘
复杂网络
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2019176

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Summary:TP301; 针对通信网络中节点之间通信内容未知的情况,提出了一种基于节点行为时序的指控信息流挖掘算法.首先,对用户通信行为的相关性进行建模,提出了节点通信行为模型,分别对节点的背景通信和指控类通信的行为进行建模;其次,提出了FlowMine算法,对模型进行求解并对算法的收敛性进行了分析,该算法采用抽样迭代的思想对模型参数进行估计,能够给出参数的一个近似估计值;最后,通过模拟数据和实际数据验证并分析了FlowMine算法的有效性.实验结果表明,所提算法能够较快收敛,并能够得到可信的指控信息流.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2019176