分類算法在手機(jī)取證中的應(yīng)用
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在當(dāng)今社會，手機(jī)犯罪越來越引起人們的重視，對研究人員來說需要馬上研究相應(yīng)的對策加以應(yīng)對，智能手機(jī)的使用率越來越高也促使了手機(jī)取證技術(shù)的研究發(fā)展。同時(shí)采用Android系統(tǒng)的智能手機(jī)越來越多，針對Android系統(tǒng)手機(jī)取證的電子證據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析，能更方便和直觀的發(fā)現(xiàn)手機(jī)信息中的重點(diǎn)與需要關(guān)注的目標(biāo)對象。在本文中應(yīng)用了樸素貝葉斯分類算法對數(shù)據(jù)中各聯(lián)系人進(jìn)行分類，而樸素貝葉斯分類算法的條件獨(dú)立性假設(shè)是非常苛刻的，很難在正常情況下滿足，本文中提出了一種基于變異系數(shù)法的加權(quán)樸素貝葉斯分類模型，克服這個(gè)問題關(guān)鍵在于利用各項(xiàng)指標(biāo)間所包含的信息的差異，通過計(jì)算得到指標(biāo)的權(quán)重。有效地提高了樸素貝葉斯算法的分類性能，并且也繼承了貝葉斯分類算法的簡單性，本文首先對算法原理進(jìn)行了分析與證明，然后描述了相應(yīng)的算法，在最后給出了基于變異系數(shù)法的屬性權(quán)值求解方法。
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