适用于手机取证数据的权重计算方法

摘要：

传统分类系统往往选择朴素贝叶斯算法作为分类算法,在研究过程中,发现朴素贝叶斯模型(NBC)具有以下前提条件:所有特征互不影响,并且特征属性的权重为1.研究后发现并非如此,在对数据进行分类时,有的特征可能对分类结果的影响较大,有的可能对结果影响较小.为了对算法进行优化,需要给不同的特征附上不同的权重值,才能更加客观的获得分类结果.本文研究了两种传统的基于属性权重的计算方法,同时考虑到手机取证数据的特点,提出两种适应于手机取证数据的改进权重计算方法,并对其改进原理进行研究,比较改进后的权重计算方法与传统的权重计算方法,在使用相同分类算法与相同数据的情况下,对分类结果的影响.

关键词：手机取证、权重计算、分类算法

所属期刊栏目：26

分类号：TP3;X43

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：200-204