基于决策树算法的移动终端数据安全检测技术研究

摘要：

通过对决策树、k-Nearest Neighbor、贝叶斯三种不同数据挖掘算法的比较研究,基于可移动端数据的特点,建立了可移动端数据安全检测的模型框架,并通过实验对其加以验证.结果表明,决策树算法的检测分类结果最好,其查准率和查全率结果都很高;贝叶斯算法的检测分类结果性能稳定,但准确性不高,分类精度不理想,这是由该算法本身固有的特点决定的;k-Nearest Neighbor算法在开始时受到样本向量多少的影响,检测分类的效果不太稳定,分类效果在样本向量较少的情况下较差.通过对数据挖掘的可移动终端数据安全检测技术的研究,为今后数据安全检测技术的应用提供了一定的指导价值.

关键词：数据挖掘、移动终端、数据安全、检测技术

所属期刊栏目：40

分类号：TN915.08-34

资助基金：重庆市教育委员会"示范高职应用技术推广中心建设与社会服务能力创新研究KJ122201"的研究成果

在线出版日期：2017-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：82-84,88