我院教师曾晨刚博士(中央民族大学博士,硕士研究生导师)以通讯作者身份在SCI期刊《Computational Intelligence and Neuroscience》(中科院三区)发表一篇学术论文,论文题目为《Security Analysis of Social Network Topic Mining Using Big Data and Optimized Deep Convolutional Neural Network》。

  

  

舆情监控技术可为网络语言治理提供技术支撑。本研究提出了一种网络安全话题识别的语义计算模型——LSTM-DCNN模型。使用长短时记忆(LSTM模型提取社交网络中有关网络安全的话题信息,随后使用深度卷积神经网络(DCNN对社交网络中的网络安全信息的话题分类。实验结果表明,LSTM- DCNN模型120次迭代后的识别准确率可以达到96.17%,比传统的神经网络模型识别准确率高5.4%此外,LSTM- DCNN模型的召回率以及F1值分别为75.22%72.05%。而传统神经网络模型的召回率仅为72.01%F1值为68.12%最后该模型的训练时间和测试时间分65.86秒和27.90,其运行速度也快于传统的神经网络模型。鉴于此,可认为LSTM- DCNN模型可作为一种有效的网络安全话题识别及语义分类算法。