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1. 网络安全可视化研究综述

吕良福张加万孙济洲何丕廉孙立刚

计算机应用

摘要（2207）

PDF （690KB）（1534）

网络安全可视化是近年来网络安全研究的热点。首先说明网络安全可视化的必要性，并给出网络安全可视化的概念、研究步骤及分类，深入分析了多种网络安全可视化方法的优缺点。最后，讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向。

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2. 基于互联网和self-training的中文问答模式学习

李志圣孙越恒何丕廉候越先

计算机应用

摘要（1768）

PDF （585KB）（919）

在已有的问答模式学习中，模式定义和候选答案评分偏于简单，而且学习过程依赖于人工标定语料。通过挖掘Web文本中动、名词序列的骨架模式，用以扩充模式定义；将self-training学习机制引入问答模式学习：用一对训练语料进行初始学习，通过互联网搜索，自动选择可靠程度较高的问答对，重新训练；扩充了启发规则，改进候选答案的评分方法。实验结果表明：所提出的问答模式学习方法能有效地提高中文问答系统的性能。

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3. 非线性维数约减算法在文档聚类中的应用

孙越恒侯越先何丕廉

计算机应用

摘要（1620）

PDF （510KB）（959）

提出一种非线性维数约减算法——自组织等距嵌入实现高维文档数据的压缩，并在文档聚类实验中，与经典的线性维数约减算法—隐含语义索引进行了比较研究。实验结果表明，在复杂度显著低于LSI算法的同时，SIE算法取得了优于LSI算法的性能，且高于基准性能。

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4. 基于k-means和半监督机制的单类中心学习算法

李志圣孙越恒何丕廉侯越先

计算机应用

摘要（1673）

PDF （701KB）（1142）

提出了一个基于kmeans算法框架和半监督机制的singlemeans算法，以解决单类中心学习问题。kmeans算法实质上是对一种混合高斯模型的期望最大化（EM）算法的近似，对该模型随机生成的多类混合数据集，从目标类中随机标定的初始中心出发，能确定地收敛到该类的实际中心。将singlemeans算法应用到对单类文本中心学习问题中，实验结果表明：在给定目标类中的小标定文本集后，新算法能够有效地改进类的初始中心，且对数据稀疏和方差较大的实际问题具有健壮性。

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5. 数据挖掘在客户关系管理中的应用

郭炜何丕廉王中

计算机应用

摘要（1903）

PDF （637KB）（898）

利用标准化客户数据，确定了聚类相似度公式和评价指标，使用层次凝聚方法和K-平均算法实现了客户的自动聚类；并且在权衡算法效率和聚类精度的基础之上提出了改进的聚类距离公式和K-平均算法，达到了较好效果。

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6. 一种基于窗口的快速聚类算法——F-CABDET

戴维迪;何丕廉;刘振华;张倩

计算机应用

摘要（2505）

PDF （597KB）（1255）

提出了一种基于窗口的快速聚类算法——F-CABDET（Fast Clustering Algorithm based on Building a DEnsity-Tree）。该算法采用基于窗口的计算方法将全局计算转化为局域计算，大幅度提高了计算效率，降低了程序的执行时间，并取得了满意的聚类质量。同时F-CABDET仅需要一个输入参数，在聚类过程中采用动态邻域半径不仅可以发现任意形状的簇，而且具有处理噪音数据的能力。实验结果表明了F-CABDET算法的有效性。

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7. 基于局域主方向重构的适应性非线性维数约减

侯越先;吴静怡;何丕廉

计算机应用

摘要（1618）

PDF （970KB）（918）

现有的主要非线性维数约减算法，如SIE和Isomap等，其邻域参数的设定是全局性的。仿真表明，对于局域流形结构差异较大的数据集，全局一致的邻域参数可能无法获得合理的嵌入结果。为此给出基于局域主方向重构的适应性邻域选择算法。算法首先为每个参考点选择一个邻域集，使各邻域集近似处于局域主线性子空间，并计算各邻域集的基向量集；再由基向量集对各邻域点的线性拟合误差判定该邻域点与主线性子空间的偏离程度，删除偏离较大的点。仿真表明，基于局域主方向重构的适应性邻域选择可有效处理局域流形结构差异较大的数据集；且相对于已有的适应性邻域选择算法，可以更好屏蔽靠近参考点的孤立噪声点及较大的空间曲率导致的虚假连通性。

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8. 基于P2P的语言IP穿越网络地址转换和防火墙的统一模型

杨永火;何丕廉;崔晓源;孙学军

计算机应用

摘要（1144）

PDF （571KB）（826）

从P2P网络出发，提出了一种新的语言IP（Voice over IP，VoIP）穿越网络地址转换（Network Address Translation，NAT）和防火墙的统一模型。该模型利用分布式P2P网络的二层拓扑结构，通过最优路径建立算法（Optimal Path Establishment Algorithm，OPEA）以一种更有效的方式组织会话建立过程，使之能在各种情况下对NAT和防火墙的穿透问题提供最优解。与STUN等单一模型相比，具有更高的效率和健壮性。通过建立原型系统，在校园网环境中进行了模拟测试，证实了该模型的可行性以及提高服务质量的有效性。

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9. 移动计算中一种基于预定义区域的语义圆缓存模型

李智超;何丕廉;雷鸣

计算机应用 2005, 25 (12): 2865-2867.

摘要（1511）

PDF （534KB）（1152）

引入了预定义区域和语义圆的概念，提出了一种基于预定义区域的语义圆缓存模型，可以有效地解决语义缓存相邻性问题。提出用基于语义片断的距离和有效区域的代价函数作为缓存替换的依据，并给出了相应的缓存替换策略PDRSCR（Pre-Defined Regions Semantic Circle Replacement）的详细实现算法和实验结果。

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10. 基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法研究

程岚岚;何丕廉;孙越恒

计算机应用 2005, 25 (12): 2780-2782.

摘要（2203）

PDF （526KB）（1664）

提出了一种基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法。该算法首先通过训练过程获得朴素贝叶斯模型中的各个参数，然后以之为基础，在测试过程完成关键词提取。实验表明，相对于传统的if*idf方法，该算法可从小规模的文档集中提取出更为准确的关键词，而且可灵活地增加表征词语重要性的特征项，因而具有更好的可扩展性。

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11. 基于KMeans的文本层次聚类算法研究

尉景辉;何丕廉;孙越恒

计算机应用 2005, 25 (10): 2323-2324.

摘要（1727）

PDF （378KB）（1132）

提出了一种基于K-Means的文本层次聚类算法。它结合凝聚层次聚类和KMeans算法的特点，减少凝聚层次法在凝聚过程中的错误，提高了聚类质量。实验结果表明，该算法的聚类质量优于层次聚类法。

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12. 一种基于密度的高效聚类算法

石陆魁，何丕廉

计算机应用 2005, 25 (08): 1824-1826. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01824

摘要（1225）

PDF （193KB）（1462）

在聚类算法DBSCAN(DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)的基础上,提出了一种基于密度的高效聚类算法。该算法首先对样本集按某一维排序,然后通过在核心点的邻域外按顺序选择一个未标记的样本点来扩展种子点,以便减少查询次数,降低聚类的时间花费。对样本进行非线性核变换后再进行聚类可以有效地改善聚类的质量。理论分析表明,该算法的时间复杂性接近于线性复杂度。同时测试结果也表明新算法的时间复杂度和聚类质量都显著优于DBSCAN算法。

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13. 基于层次化P2P覆盖网络的多播模型

崔晓源，孙学军，杨永火，何丕廉

计算机应用 2005, 25 (07): 1509-1511.

摘要（1267）

PDF （506KB）（716）

提出一种新的层次化覆盖网络模型HMCON,它是建立在二层P2P覆盖网络上的分布式的可扩展的自组织模型。该模型通过在所有的参与节点上构造多棵“互补”结构的多播树来协同流媒体信号的传输，以平衡各个节点的负载，保证QoS。为了测试网络的延迟和丢包率对HMCON模型的影响，采用ITU-T E-Model对模型进行了仿真，结果表明HMCON模型在网络延迟较大时也能保证良好的通信质量。

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14. 一种快速冗余容错编码方法及其在IP网络QoS控制中的应用

侯越先，何丕廉，傅爱玲

计算机应用 2005, 25 (03): 560-562. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0560

摘要（1017）

PDF （144KB）（897）

首先提出一种快速容错编码方法:混洗素矩阵 (ShuffledPrimeMatrix,SPM)码。SPM是对目前广泛应用于非实时环境 (例如RAID磁盘阵列 )中的Reed Solomon冗余容错码的变例。相对于后者,SPM码具有时间效率高、节省内存资源和程序实现简便等优势,因而更适合于实时环境或嵌入式应用的需求。给出了基于SPM码的IP网络端到端的QoS控制方案,并分析了其有益效果。

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