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基于藏文音节特征的WM多模式匹配 算法 2025年 模式 (字符串)匹配 算法 正是进行敏感词检测的核心技术手段。作为一种高效的多模式匹配 算法 ,WM(Wu-Manber)算法 以其良好的实际表现,在许多场景都得到广泛应用,该算法 使用字符块跳转技术来加速匹配 过程。然而藏文作为一种音节文字,其文本特性与中英文等文字存在显著差异,若直接将WM算法 用于藏文多模式匹配 ,效果并不理想。针对这一问题,该文充分利用藏文的音节结构特性,对WM算法 进行改进和优化,提出适用于藏文的多模式匹配 算法 ——TWM(Tibetan Wu-Manber)。实验结果表明,TWM算法 在藏文多模式匹配 任务中,相比原始WM算法 在效率和准确性上都有显著提高。关键词：多模式匹配 WM算法 藏文处理 藏文音节 基于跳跃式匹配 的藏文多模式匹配 算法 2025年 匹配 算法 是基础性问题的关键一环,依据查找过程中所涉及模式 串的数量差异,可细分为单模式匹配 算法 与多模式匹配 算法 这两大类别。其中,AC算法 作为多模式匹配 算法 范畴内极具代表性且应用极为广泛的经典算法 。文章通过分析AC算法 及其相关改进算法 ,并结合藏文结构的特点,提出了一种基于跳跃式匹配 的藏文多模式匹配 算法 —AC_BM2T算法 。该算法 基于当前匹配 窗口末尾的2个字符,设计了一种新的模式 树移动规则,使得模式 树可以实现跳跃式匹配 并且跳跃距离相对较大,以此提高算法 执行效率。实验结果表明,在处理藏文时,AC_BM2T算法 的执行时间是其他改进算法 的50%~60%;在模式 串数量较少时,AC_BM2T算法 的执行时间是AC算法 的25%~90%。关键词：多模式匹配算法 模式树 基于AC自动机和双数组Trie树的藏文多模式匹配 算法 2025年 模式匹配 算法 在网络舆情监管中发挥重要作用,这些算法 可以有效地监测筛选出与特定事件相关的敏感词,进而可以快速地对事件做出响应,更好地应对网络舆情的动态变化。然而在处理涉藏网络舆情所涉及的海量藏文数据时,传统针对ASCII字符集的多模式匹配 算法 ,常常无法满足性能要求。在这一背景下,文章针对藏文多模式匹配 问题,提出一种适用于藏文字符集的多模式匹配 算法 ——TAC-DAT算法 (tibetan Aho Corasick-double array trie),该算法 将AC自动机(Aho Corasick automaton)与双数组Trie树(double array trie)结合,减少内存空间占用,同时利用藏文音节字之间以音节点为分隔的特点,优化自动机跳转过程,降低失败字符匹配 次数,从而提升了匹配 的效率。实验结果表明,该算法 在藏文多模式匹配 任务中表现出色,相较于传统多模式匹配 算法 性有明显提升。关键词：藏文处理 多模式匹配 基于弱无回溯模式匹配 算法 的敏感大数据安全分级检测方法 2025年 模式匹配 算法 的敏感大数据安全分级检测方法。建立协方差矩阵构建敏感大数据样本库,设定约束条件同构嵌入敏感大数据子图,采用弱无回溯模式匹配 算法 回溯匹配 敏感大数据查询图索引,降低计算复杂度。利用核函数映射查询图特征向量,提高敏感大数据识别准确度,以剪枝的方式完成敏感大数据特征相似性匹配 。通过相似度指数函数计算敏感因子,划分敏感大数据安全等级,完成自动化分级检测。实验结果表明:所提方法的敏感大数据安全分级准确度为100%、特征匹配 耗时为2.7 s、收敛速度为0.44。由此证明,所提方法能够有效保护敏感大数据安全,在数据传输和存储中具有较高的实际应用价值。关键词：协方差矩阵 基于藏文音节结构的单模式匹配 算法 被引量：2 2024年 模式 (字符串)匹配 算法 效率的两个关键因素。BM算法 是最经典的单模式 字符串匹配 算法 之一。在长度为m的模式 串中,其失配后的最大跳转长度为m,但是在应用于藏文环境时无意义字符比较次数较多、最大跳转长度还可增加。针对以上两点不足并结合藏文的文字特征,提出一种基于藏文音节点的单模式匹配 算法 :BM-Tibetan算法 。算法 采用“先对齐,再匹配 ”的思想以减少匹配 次数,失配后的最大跳转距离为m+k(2≤k≤8)。实验结果表明,BM-Tibetan算法 的字符比较次数和模式 串的移动次数均少于BM算法 ,算法 性能有一定优势。关键词：字符串匹配 单模式匹配算法 藏文 网络入侵检测系统中的多模式匹配 算法 设计 2024年 模式匹配 算法 性能,解决传统模式 处理模式 串数量较低的问题,文章将对多模式匹配 算法 进行优化设计,通过改进BMH的方式提高系统信息处理能力,对比改进BMH与传统BM算法 进行验证。结果表明:改进算法 对模式 串的处理能力明显提高。关键词：网络入侵检测系统 多模式匹配算法 一种基于K线模式匹配 算法 的大气污染深度学习预测方法 模式匹配 算法 的大气污染深度学习预测方法，属于大气环境技术领域。包括预测地区的实验数据进行划分，并对污染物浓度数据进行预处理；生成组合连续的PM2.5浓度变化烛台图；根据每组烛台图中展现出的组合形态...基于Rete和字符串模式匹配 算法 的负载均衡资源调度方法 模式匹配 算法 的负载均衡资源调度方法，对于Docker容器，在Kubernetes集群中，将Pod调度到集群合适的节点上时，先运用字符串模式匹配 算法 筛选出一批可用的节点；再运用Rete算...精确模式匹配 算法 族的可重用设计及其装配平台 模式匹配 是解决该问题的主要方法之一。模式匹配 算法 被广泛应用于入侵检测、生物信息、IP路由、信息检索、...关键词：模式匹配算法 模型驱动开发 可重用设计 保护搜索内容的字符串模式匹配 算法 研究 2024年 模式匹配 算法 对云数据库检索至关重要,然而搜索内容的泄露会威胁用户隐私。现有的字符串模式匹配 算法 没有考虑用户搜索内容的保护,可搜索加密方案虽然可以保护用户的搜索内容,但存在索引构建代价大、检索效率低等问题。因此,提出了两种保护用户搜索内容的模式匹配 算法 :基于分布式点函数的模式匹配 (pattern matching based on distributed point function,PMDPF)算法 和基于分布式点函数的跳跃式模式匹配 (jumping pattern matching based on distributed point function,JPMDPF)算法 。PMDPF算法 利用指纹函数以及分布式点函数构造模式 串真值表,并分发给两台独立的服务器,把搜索中字符对比操作转换为查表操作,从而保护搜索内容。为了提升搜索效率,提出了JPMDPF算法 。通过字符跳转,JPMDPF算法 以泄露更多信息为代价,其搜索效率比PMDPF算法 平均提高了约m倍,其中m为搜索内容长度,同时显著降低了因指纹函数碰撞而导致的误判的概率。实验结果表明,PMDPF算法 的搜索效率比基于指纹函数的经典算法 提高约5%,并优于现有的可搜索加密方案,PMDPF算法 的搜索耗时在搜索内容长度为4时是JPMDPF算法 的4.2倍。
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