Current Location:home > Browse
Your conditions: 刘文印(3)

1. chinaXiv:202009.00075 [pdf]

基于多尺度特征融合的恶意HTTP请求检测方法

巫家宏; 杨振国; 刘文印
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题,提出了一种多尺度特征融合的检测方法。首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模,然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征;再借助多尺度特征融合技术,学习HTTP请求的多尺度公共向量表示;最后使用线性分类器进行分类。实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits50Downloads31 Comment 0

2. chinaXiv:201905.00028 [pdf]

基于自学习近邻图策略的短文本匹配方法

付聪; 李六武; 杨振国; 刘文印
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对自然语言处理中的文本匹配问题,提出一种基于自学习文本近邻图框架的深度学习模型,以处理短文本匹配问题。文本近邻图可使用词嵌入将文本转换为向量形式,再通过构建文本相似度关系矩阵获得,可表达文本样本的近邻关系。现有方法通常构造静态的近邻图,这些方法一方面依赖先验知识,另一方面难以获得句子对的最优表示。因此,提出了利用孪生卷积神经网络学习更优的动态更新的近邻图。该模型在Quora数据集上的准确率和F1值分别是84.15%和79.88%,在MSRP数据集上的准确率和F1值分别是74.55%和81.63%。实验表明,提出的模型能有效地提高文本识别和匹配的准确率。

submitted time 2019-05-10 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1090Downloads462 Comment 0

3. chinaXiv:201811.00138 [pdf]

基于多重因素的个性化学习推荐系统

匡容; 杨振国; 刘文印
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为解决现有学习推荐算法中存在的忽略对学生知识点掌握情况的分析、不能将知识掌握程度概率化等问题,提出一种基于多重因素的学习推荐方法。该方法综合考虑知识点的综合权重、错误率和失分率多个因素构建知识点掌握概率模型,并应用所提出的策略实现一个在线的个性化学习推荐系统。系统评估上对200名高中生进行了一项调查,本系统推荐top-8知识点的准确率达到91.2%,F1达到78.4%。系统调查的结果显示了提出策略的有效性和可靠性。

submitted time 2018-11-29 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1210Downloads677 Comment 0

  [1 Pages/ 3 Totals]