【摘 要】
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对可产生潜在威胁的网络数据进行挖掘的过程中,采用传统关联规则方法无法运算潜在威胁数据的关联性,降低潜在威胁数据挖掘的准确性,提出一种基于区域频繁扩展树的支持向量机
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对可产生潜在威胁的网络数据进行挖掘的过程中,采用传统关联规则方法无法运算潜在威胁数据的关联性,降低潜在威胁数据挖掘的准确性,提出一种基于区域频繁扩展树的支持向量机回归算法,用于挖掘网络潜在威胁数据,构建潜在威胁下网络数据的区域频繁扩展树,获取潜在威胁下网络数据间的关联性,依据潜威胁下网络数据的关联性塑造基于支持向量机回归网络潜在威胁数据挖掘模型,模型利用支持向量回归估计模型分析数据回归曲线的平稳度,对比回归预测值同真实值间残差,对检测数据中的潜在威胁数据进行识别,完成潜在威胁下网络数据的准确挖掘.实验结果
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