会话识别

摘要： 如何对安全协议会话进行有效重构是信息安全领域的关键问题.针对分布在多个流的多方安全协议会话重构问题,本文提取属于同一会话的流之间的三个关联特征,并据此给出多方安全协议会话实例重构方法.最后,针对三种会话运行场景下的三个典型多方安全协议进行实验,实验结果表明该方法能够有效重构协议会话.

摘要： [目的]探究会话尺度下群体用户对WMTS访问的时空统计特征.[方法]对用户访问会话进行识别并设计有效算法提取用户访问目标.从日访问会话数、会话请求数、会话时长、瓦片访问速度4个维度,深入探究用户访问的时间属性分布特征;从省份、城市及距离三个维度,探究用户所在地与访问目标之间的空间关系.[结果]WMTS访问行为具有幂律特征,大多数用户的访问简洁高效,有明确访问需求;信息化建设程度高的省份,其用户访问更为集中和深入;在访问内容的空间分布上,以同省、同城访问为主,约30％的访问目标集中于用户所在城市中心点43千米范围内.[局限]研究对象为访问WMTS频次较多的用户,普适性有待验证.[结论]从会话尺度描述WMTS访问会话特征,有利于深入理解用户地理信息需求的时空分布特征.

摘要： 提出了基于web拓扑结构和访问页面兴趣度动态确定时间间隔的算法,将其应用到网络日志数据预处理研究中的会话识别阶段.以反向代理服务器采集的网络日志作为数据来源进行实验,结果表明该算法同其他会话识别算法相比,在精确度和完整度上有了很大的提高;能够有效保留用户访问校内网的日志数据特征,为后面完成推荐或者决策提供一个良好的基础.

摘要： 本文分析传统会话识别方法的优缺点,提出一种基于站点首页并利用页面相对浏览时间计算动态时间阀值的会话识别方法,最后通过实验,验证了新方法的可行性.

摘要： Focusing on the issue of improving the efficiency of session sequence modeling in the anomaly detection analysis of big data platform,a session identification algorithm based on Dynamic Adjustive Interval Time threShold of adjacent requests (DAITS) was proposed.Firsdy,the factor of website pages and the average factor of users access time to the page were combined.Then,the appropriate weighting factor was used to dynamically adjust the time threshold.Finally,the session was divided according to whether the time threshold was exceeded.The experimental results show that compared with the traditional methods of using fixed thresholds,the precision of session identification was increased by 14.8％ and the recall was increased by 13.2％;compared with the existing methods with dynamic adjustive thresholds,the precision of session identification was increased by 6.2％ and the recall was increased by 3.2％.%在大数据平台的异常检测分析中,为提高会话序列建模的效率,提出一种基于相邻请求的动态调整时间间隔阈值的会话识别算法—DAITS算法.首先同时结合站点页面因子和用户访问页面时间的平均因子;然后在两者间加入合适的权重因子对时间阈值进行动态调整;最后根据判断是否超过该时间阈值来划分会话.实验结果表明,DAITS算法比传统使用固定阈值的方法在会话识别的精确率和查全率上提高了14.8％和13.2％,比动态调整阈值的方法在精确率和查全率上提高了6.2％和3.2％.

摘要： Web日志预处理因其输出结果的重要性而受到越来越多的重视,同时Hadoop对海量数据的分布式处理也得到广泛研究和应用,因此使用MapReduce进行Web日志预处理成为一种必然的发展趋势.为了提高会话识别结果的准确率,在分析会话识别算法研究现状的基础上,提出一种基于网络拓扑结构和动态阈值相结合的新会话识别方法并讨论其优势所在,接着用MapReduce模型实现新方法的分布式处理,最后通过对比实验分析验证MapReduce模型实现新算法的高效性和高精确度.

摘要： 会话识别因其能够提供对用户行为模式的深入理解而备受关注.交通数据会话是指用户为了完成某个任务而经过的交通路口序列.该文中我们采用超时和统计语言模型两种方法来进行会话识别.超时方法主要考察相邻交通路口之间的时间间隔对会话识别的影响,而统计语言模型则考虑路口序列的全局规律性.我们在交通数据集上进行了大量的实验,并通过比较分析两种方法性能上的差异得知时间因素比全局规律性在会话识别中的影响更大.

摘要： 通过对传统web会话识别方法分析和比较,改进了目前最常用的基于时间阈值会话识别方法,提出了一种基于动态阈值会话识别方法,该算法采用动态计算会话中请求记录间的平均时间间隔和动态计算会话中页面的平均大小相结合的方法,根据用户和网页的特点动态调整阈值,相对于传统单一的先验阈值,该方法可以根据不同的用户访问不同的页面生成动态的阈值,充分运用用户和网页信息.经过实验验证,该方法可以识别出更多的用户会话,且识别会话的准确率和查全率也比传统算法更高.

摘要： 随着电子商务的快速发展,Web日志挖掘技术越来越受到人们的青睐.会话识别是Web日志挖掘首要环节,是数据预处理中的关键步骤之一.精确的会话识别方法对于有效分析用户行为起着至关重要的作用.通过分析传统会话识别方法的优缺点,提出一种基于站点首页,并利用页面相对浏览时间计算动态时间阀值的会话识别方法.通过实验,验证了新方法的可行性.

摘要： 随着越来越多多点投递应用的出现，由于Internet本身固有的异构性，认为分层多点投递将在Intertet上得到广泛应用。这样，网络就面临着如何高效支持分层多点投递的问题，本文在讨论Internet中分层多点投递会话识别规则的基础上，提出分层多点投递会话识别机制的一种实现方案，以更好地适应分层多点投递的要求，并最终改善应用性能。

摘要： 数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,其结果直接影响到后续的事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的结果.提出了一种用户识别的通用算法、路径补充的启发式策略和基于主题规约的方法,并用实验证明了其高效性.

摘要： 数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,其结果直接影响到后续的事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的结果.提出了一种用户识别的通用算法、路径补充的启发式策略和基于主题规约的方法,并用实验证明了其高效性.

摘要： 数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,其结果直接影响到后续的事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的结果.提出了一种用户识别的通用算法、路径补充的启发式策略和基于主题规约的方法,并用实验证明了其高效性.

摘要： 数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,其结果直接影响到后续的事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的结果.提出了一种用户识别的通用算法、路径补充的启发式策略和基于主题规约的方法,并用实验证明了其高效性.

摘要： 数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,其结果直接影响到后续的事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的结果.提出了一种用户识别的通用算法、路径补充的启发式策略和基于主题规约的方法,并用实验证明了其高效性.

摘要： 一种自动会话设备包括：语音识别装置(200)，接收语音信号并输出与语音信号对应的字符/字符串作为识别结果；语音识别词典存储装置(700)，存储用于确定对应于语音信号的多个候选的语言模型；会话数据库装置(500)，存储多条话题指定信息；语句分析装置(400)，分析从语音识别装置(200)输出的字符/字符串；和会话控制装置(300)，存储会话历史记录，并根据语句分析装置(400)的分析而获取应答语句。语音识别装置(200)包括：单词对照装置(200C)，参照语音识别词典存储装置(700)而输出多个候选；和候选确定装置(200E)，参照会话数据库装置(500)，将单词对照装置输出的多个候选与对应于会话历史记录的话题指定信息进行比较，并根据该比较输出一个候选。

摘要： 根据请求，从公共通信会话形成第一通信会话和第二通信会话。根据在公共通信会话中组合通信会话用户通信设备的请求，两个通信会话控制服务器中的一个借助于融合请求消息向另一通信会话控制服务器请求公共通信会话。两个通信会话控制服务器中的一个建立公共通信会话。

摘要： 为了即使在比较小规模的装置构成中，也难误辨识利用者的发音，从而顺利地进行对话，可以容易地给予接近自由对话的印象，图像输出部将被广播的图像等与视听者非对话性进行的图像显示在显示部上，对话处理部根据存储于对话数据库内的与上述图像的进展对应的对话数据，输出开始对话用的装置发话数据，同时若从视听者进行发话，则根据从声音辨识部输出的视听者发话数据与上述对话数据，输出用来应答视听者的发话的装置发话数据。

摘要： 本申请公开了一种会话意图识别模型的训练方法、会话意图识别方法及装置，涉及机器学习领域。该方法包括：获取携带有参考标签数据、参考分类数据、生成时间的样本会话句子；生成标记有与生成时间对应的固定权重与学习权重的样本会话句子；基于样本会话句子训练会话意图识别模型，得到携带样本标签数据与样本分类数据的样本特征向量；根据样本标签数据与参考标签数据、样本分类数据与参考分类数据计算会话意图的识别损失；根据识别损失对会话意图识别模型进行传播训练，得到训练完成的会话意图识别模型。该方法按照时间顺序分配样本权重，使用标记了权重的样本进行模型训练，以使模型能够更准确的学习到新增知识与原有知识的新含义。

摘要： 一种自动会话设备包括：语音识别装置(200)，接收语音信号并输出与语音信号对应的字符/字符串作为识别结果；语音识别词典存储装置(700)，存储用于确定对应于语音信号的多个候选的语言模型；会话数据库装置(500)，存储多条话题指定信息；语句分析装置(400)，分析从语音识别装置(200)输出的字符/字符串；和会话控制装置(300)，存储会话历史记录，并根据语句分析装置(400)的分析而获取应答语句。语音识别装置(200)包括：单词对照装置(200C)，参照语音识别词典存储装置(700)而输出多个候选；和候选确定装置(200E)，参照会话数据库装置(500)，将单词对照装置输出的多个候选与对应于会话历史记录的话题指定信息进行比较，并根据该比较输出一个候选。

摘要： 本申请公开了一种主题识别模型训练方法、会话主题识别方法及装置，该训练方法包括：获取当前会话语料和历史会话语料并分别输入至语义表征模型中，获得语义表征模型输出的当前语义表征向量和历史语义表征向量；将当前语义表征向量和历史语义表征向量进行拼接得到拼接向量；将拼接向量输入到第一分类器中获得输出的主题识别预测概率；将拼接向量输入到第二分类器中获得输出的主题切换判断预测概率；构建主题识别预测概率的第一损失函数；构建主题切换判断预测概率的第二损失函数；对第一损失函数和第二损失函数进行优化，直至该模型训练成功。本申请采用多任务训练的方式进行模型训练，从而有效提升主题识别模型和主题判断模型的准确率。

摘要： 本发明适用于自然语言处理技术领域，提供了一种会话文本的意图识别方法、意图识别装置及终端。其中，所述意图识别方法包括：获取会话文本；将所述会话文本转换为包含上下文特征的第一文本向量；通过卷积运算将所述第一文本向量转换为第二文本向量；对所述第二文本向量进行特征提取，获得所述会话文本的语义特征；基于所述语义特征获得所述会话文本的会话意图。本发明通过将文本转换为向量，并利用文本向量的向量运算及向量转换实现会话文本的关键语义特征提取，可适于识别多样化的口语语料，具备较好的泛化能力，在利用训练语料进行训练测试之后，能够获得较好的识别准确度，应用于会话机器人，可以提高其识别会话文本的会话意图的效率和准确度。

摘要： 根据请求，从公共通信会话形成第一通信会话和第二通信会话。根据在公共通信会话中组合通信会话用户通信设备的请求，两个通信会话控制服务器中的一个借助于融合请求消息向另一通信会话控制服务器请求公共通信会话。两个通信会话控制服务器中的一个建立公共通信会话。

摘要： 本发明提出一种PDU会话进程的PDU会话识别(PSI)失配的处理方法。在UE接收5GSM消息情况下(其中，PSI值指示PDU会话处于5GSM状态PDU会话不活动)，UE为PDU会话停留在当前5GSM状态并且使用包含5GSM原因#43“无效PDU会话识别”的5GSM状态消息进行响应，从而减少信令与UE处理。在UE接收5GSM消息情况下(其中，PSI值是预留或未分配值)，UE为PDU会话停留在其当前5GSM状态，并且忽略5GSM消息，以减少信令。

摘要： 本申请提供了一种会话特征提取方法、会话识别模型训练方法及装置，其中，该方法包括会话特征提取方法，包括：将待处理语料进行预处理，得到第一语料数据；将所述第一语料数据中的每一句话进行处理，将每句话处理成第一数值的长度，得到第二语料数据；将所述第二语料数据的句量进行处理，得到包括第二数值的句量的第三语料数据，所述句量表示句子的数量；将所述第三语料数据中的每句话中的每个词使用第三数值长度的向量表示，以将所述待处理语料形成第一数值、第二数值乘第三数值大小的三维张量。基于一个三维张量来表示一个语料数据，使三维张量可以更好地表示语料数据。