李斌

作品数：3被引量：13H指数：2
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供职机构：北京工商大学更多>>
发文主题：谣言支持向量机MARKOV模型聚类马尔科夫模型更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《小型微型计算机系统》更多>>
所获基金：教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目中央财政支持地方高校发展专项资金更多>>
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基于微博评论的虚假消息检测模型被引量：9
《计算机仿真》2016年第1期386-390,412,共6页段大高 王长生 韩忠明 李斌 
教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC860006)
微博虚假消息的判别是微博研究中的难点问题。为了实现快速准确识别,从源微博的评论角度出发定义了三个不同特征:支持性、置信度、内容相关性。利用所选三个特征作为输入,构建SVM分类算法判别消息真伪。以抓取的新浪微博上的真实数据集...
关键词：微博 评论 谣言 支持向量机 
基于行为模式的社会网络用户谱聚类算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2014年第10期2290-2295,共6页韩忠明 张晨 李斌 莫倩 
国家自然科学基金项目(61170112)资助;中央财政支持地方高校发展专项资金人才培养和创新团队建设项目(19005323132)资助;教育部人文社会科学研究基金项目(13YJC860006)资助
利用行为模式对用户分类是一个非常新颖的问题,目前基于行为模式的社会网络用户聚类相关研究较少.在社会网络用户的交互行为的基础上构建用户行为马尔可夫模型,并采用一步转移矩阵、n步转移矩阵和收敛马尔可夫分布表达用户行为马尔可夫...
关键词：社会网络 马尔可夫模型 谱聚类 行为模式 
基于Markov模型的异常用户检测被引量：3
《计算机仿真》2014年第6期316-320,共5页韩忠明 张晨 李斌 
国家自然科学基金(61170112);北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目(PXM2012_014213_000037)
在入侵检测的研究中,异常检测已逐步成为了入侵检测研究的主要方向。为提高检测效率,提出一种基于Markov模型的行为模式-聚类(BMC)的用户行为异常检测方法,采用一阶Markov模型对多用户计算机系统中用户的正常行为进行建模,学习Markov模...
关键词：入侵检测 马尔科夫模型 聚类 命令 
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