一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法

针对网页广告中存在的安全问题,提出了一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法。通过对用户访问网页时产生的数据包进行收集,从中提取有用信息来构建分类模型实现广告数据包的分类。在对数据包进行处理时根据数据包中包含的信息生成网络关系图,之后在对关系图进行分析时将图论中的量作为属性选取的依据。本方法将数据包的时间属性作为分类的主要属性之一,针对时间属性的处理方法提出了新定义。实验结果表明,本文提出的分类方法能够快速构建具有较高的分类准确率的分类模型,研究结果可为类似问题的研究提供参考借鉴。     

基于肠道菌群分析探讨黄芪多糖调节高脂饮食小鼠血糖的可能机制

为探讨黄芪多糖在改善高脂饮食的小鼠空腹血糖和空腹胰岛素水平显著升高的作用机制及与肠道菌群的关系,选用30只C57小鼠,随机分为3组(n=10),分别为对照组(C,正常饮食)、模型组(M,高脂饮食)、黄芪多糖组(D,高脂饮食和20g/L浓度APS溶液)。喂养11周后收集空腹血液样品和粪便样本,利用基于细菌 16S rDNA 测序的元基因组学方法,分析APS 对高脂喂养小鼠肠道菌的影响；同时检测各组小鼠空腹血糖(FBG)、空腹胰岛素(FINS)和血清炎性因子肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-6(IL-6)水平。结果发现高脂饮食使小鼠空腹血糖和空腹胰岛素水平显著升高,明显改变了小鼠肠道菌群结构, IL-6和TNF-α水平也显著升高。而服用APS的高脂饮食的小鼠,空腹血糖和空腹胰岛素水平也显著下降,恢复了单纯高脂饮食引起的肠道菌群结构改变,IL-6和TNF-α水平也有所下降(但无统计学意义)。推测黄芪多糖显著降低小鼠血糖水平可能是通过改变高脂饮食小鼠肠道菌群结构及调节炎性因子IL-6和TNF-α水平而实现的。