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基于关联规则挖掘的Q-CFIsL算法在网络入侵检测系统中的应用
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基于关联规则挖掘的Q-CFIsL算法在网络入侵检测系统中的应用
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3秒自动关闭窗口&>&关联规则挖掘算法 Apriori算法的Matlab实现 可以自动生成关联规则，计算支持度、置信度
关联规则挖掘算法 Apriori算法的Matlab实现 可以自动生成关联规则，计算支持度、置信度
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关联规则挖掘算法 Apriori算法的Matlab实现 可以自动生成关联规则，计算支持度、置信度
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (resStr == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有4条
淘宝商家的操作行为，代码根本不能用
挺好用的，建议大家使用，对我这种刚学习的很有帮助
用起来不错
综合评分：
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xiaozhenzhu
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基于关联规则挖掘的Q-CFIsL算法在网络入侵检测系统中的应用
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&&针对关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在效率低、需要反复访问数据库等问题,以及在入侵检测系统产生误报、效率低下等问题,文章提出了基于关联规则挖掘的Q―CFIsL算法,设计了基于Q―CHsL算法的入侵警报检测系统模型。实验证明,Q-CFIsL算法在减少入侵警报的数量和降低误报率等方面明显优于其他算法,
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论坛法律顾问：王进律师十分钟掌握关联规则的数学原理十分钟掌握关联规则的数学原理VR视线百家号关联规则分析也称为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。例如，哪些商品可能会在一次购物中同时购买，可能会发现购买了面包的顾客也有可能购买牛奶，这就导出了一个关联规则，'面包=>牛奶'，其中面包称为规则前项，牛奶称为规则后项，通过对面包降价销售，而适当提高牛奶售价，关联销售的牛奶就可能增加超市整体的利润。1，关联规则和频繁项集(1)项集项集是项的集合。包含K个项的项集称为K项集，如集合{牛奶，面包，糖果}就是一个3项集。(2)关联规则的一般形式项集A、B同时发生的概率称为关联规则的支持度（也称相对支持度）Support(A=>B)=P(A U B)项集A发生，则项集B发生的概率为关联规则的置信度Confidence(A=>B)=P(B|A)(3)最小支持度和最小置信度最小支持度是用户自定义的衡量支持度的一个阈值，表示项目集在统计意义上的最低重要性最小置信度也是用户定义的衡量置信度的一个阈值，表示关联规则的可靠性。同时满足最小支持度和最小置信度的规则称为强关联(4)频繁项集如果项集K的相对支持度满足定义的最小支持度阈值，则K是频繁项集，通常记作K(5)支持度计数项集A的支持度计数是事务集中包含项集A的事物个数,事务集总计数N则A=>B的支持度和置信度可以计算如下：Support(A=>B)=count(AnB)/NConfidence(A=>B) = count(AnB)/count(A)2,算法原理：Apriori算法 是最常见的关联规则算法，也是最经典的挖掘的频繁项集算法，其核心思想是通过连接产生候选及其支持度然后通过剪枝生产频繁项集，再利用得到的最大频繁项集与设定的最小置信度阈值生成强关联规则。性质：频繁项集的所有非空子集也是频繁项集算法流程示例说明：结合餐饮业来说明，整理的事务数据如下，a,b,c,d,e都是代表一种菜品，设定支持度为0.3查找最大K项集1）算法扫描所有的事务，事务中每一项都是候选1项集的集合C1的元素。计算每一项支持度，例如：P(a)=7/10=0.72）对C1中个项集的支持度与设定的最小支持度阈值进行比较，保留大于或等于该阈值的项，得1项频繁集L13）扫描所有事务，L1与L1连接得到候选2项集C2，计算每一项的支持度，例如：P(a,b)=5/10=0.54）对C2中各项集的支持度以设定的阈值比较，保留大于或小于该阈值的项，得到2项频繁集L25）扫描所有的事务，L2与L1连接得到候选3项集C3，计算每一项的支持度，如 P(a,b,c) = 3/10=0.3接下来剪枝，L2与L1连接所有的项集为()6）对C3中各项集的支持度与设定的最小支持度进行比较，大于或等于阈值则保留，小于阈值则舍弃，得3项频繁集L37）L3与L1连接得候选4项集C4，剪枝之后为空集，最后得到最大3项频繁集{a,b,c},{a,c,e}注：L1,L2,L3都是频繁项集，L3是最大频繁项集算法流程图由频繁集产生关联规则置信度Confidence(A=>B)=count(AnB)/count(A) = Support(AnB)/Support(A)Python输出的关联规则如下：结果解释：a—b表示，客户同时点了菜品a和b的概率是50%,点了a，再点b的概率是71.4286%a—b—c表示，客户同时点a,b,c的概率是30%，点了a,b再点c的概率是60%本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。VR视线百家号最近更新：简介:想知道科技的更多信息，关注我们作者最新文章相关文章}