分类算法在手机取证中的应用

　　在当今社会，手机犯罪越来越引起人们的重视，对研究人员来说需要马上研究相应的对策加以应对，智能手机的使用率越来越高也促使了手机取证技术的研究发展。同时采用Android系统的智能手机越来越多，针对Android系统手机取证的电子证据进行相应的数据分析，能更方便和直观的发现手机信息中的重点与需要关注的目标对象。在本文中应用了朴素贝叶斯分类算法对数据中各联系人进行分类，而朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设是非常苛刻的，很难在正常情况下满足，本文中提出了一种基于变异系数法的加权朴素贝叶斯分类模型，克服这个问题关键在于利用各项指标间所包含的信息的差异，通过计算得到指标的权重。有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能，并且也继承了贝叶斯分类算法的简单性，本文首先对算法原理进行了分析与证明，然后描述了相应的算法，在最后给出了基于变异系数法的属性权值求解方法。