14、文本挖掘与知识发现：作者身份验证与语义贝叶斯网络模型

文本挖掘与知识发现：作者身份验证与语义贝叶斯网络模型

在当今的信息时代，文本挖掘和知识发现变得愈发重要。无论是确定文本的作者身份，还是从海量数据中提取有价值的知识，都需要高效且准确的方法。本文将介绍两种相关的技术：作者身份验证的时间序列模型和语义感知贝叶斯网络模型，用于可操作知识发现。

作者身份验证的时间序列模型

作者身份验证在许多领域都有重要应用，如情报、法律、金融和计算机安全等。该模型将写作过程视为动态的创造过程，并通过文档的内部发展来描述它。

关键参数与流程

• 参数定义 ：
  • (T_0)：延迟参数 (T) 的初始值。
  • (T^*)：延迟参数 (T) 的最大值。
  • (\Delta T)：延迟参数 (T) 的增量步长。
  • (TST)：双样本测试程序。
  • (L)：块大小。
• 流程步骤 ：

graph TD
    A[开始] --> B{T = T0 到 T*，步长为 ΔT}
    B --> C{i 到 n}
    C --> D[h(i) = AV(Di, D0, Dis, T, T, TST, L)]
    D --> E{h(i) = 0?}
    E -- 是 --> F[D0 由作者 i 撰写]
    F --> G[停止]
    E