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为了实现网络信息审计系统中的实时网页分类，提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的分类新方法．其基本思路是：不进行IP分片包重组，直接将网页地址特征和分片数据包作为分类的证据，计算各个证据对类的支持度，然后利用Dempster证据组合规则将各种证据提供的信息进行不断地在线融合判决，并最终给出网页的分类结果．当已有证据可以对网页进行有效分类时，对后续数据包不再做进一步处理．实验结果表明，所提方法的查准率大于83％，查全率大于90%，在分类性能和运行时间上均优于已有的基于分片的模糊K最近邻分类算法． 相似文献