文件名称:
一种改进的面向移动数据安全检测的文本分类模型
开发工具:
文件大小: 338kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-10-16
详细说明：随着移动互联网应用的不断普及，移动终端承载了大量的数据交互业务与应用，移动数据的安全问题日益凸显。基于C4.5决策树算法对移动数据进行文本分类检测，实现恶意代码分析。传统的C4.5文本分类模型中，测试属性选择未考虑属性之间的影响，因此提出了一种改进的基于Boosting算法的C4.5决策树文本分类模型。该模型在衡量被测属性最优弱假设的重要性时，引入Boosting的权重系数，每次迭代计算结束后，自适应调整权重值，在降低特征子集属性冗余度的同时，提高了分类模型的鲁棒性。实验结果表明，改进的文本分类模型在检测率和分类准确率上均有一定程度的提高。
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