基于支持向量机的垃圾信息过滤方法

针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法. 利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估. 结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.      

基于行为模式进行网络搜索信息过滤

在网络信息搜索过程中会经常出现大量垃圾信息,这些垃圾信息,提高了用户查询有效信息的难度,浪费了用户查询有效信息的时间。本文提出一种利用行为模式识别技术,对网络搜索引擎获得信息结果进行过滤的方式,通过这种方式来提高网络搜索信息的准确率。     

基于朴素贝叶斯降噪的协同过滤算法

协同过滤作为推荐系统中应用最为广泛的推荐算法,在如今信息时代的个性化推荐中占据了重要的地位。但是用来进行协同过滤推荐的初始评分数据集中,蕴含着大量的垃圾评分和无效信息。这些噪音数据始终影响着推荐结果的准确性。为了解决垃圾评分带来的推荐误差问题,提出用朴素贝叶斯算法来对数据集中的垃圾评分和无效信息进行数据降噪处理。朴素贝叶斯算法通过构建贝叶斯分类器的训练模型来计算待分类评论为垃圾评论的概率,和为正常评论的概率,并加以比较,来判断是否为垃圾评论。使用除去垃圾评论干扰的数据集进行基于项目的协同过滤推荐。实验结果证明这种方法能有效地满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,同时具有更高的推荐精准度。     

微博垃圾评论检测与预处理技术

针对发表在微博上评论信息的特点,尤其是那些广大网民用户不愿看到的垃圾评论信息进行了深入研究．归纳了网络上垃圾评论的存在形式和类型,将垃圾评论分为社会网络垃圾评论和普通垃圾评论．为了有效地检测与过滤微博中评论垃圾,提出了一种微博垃圾评论数据预处理的过程和方法,将预处理后的评论信息作为分类和检测的基础．     

一种基于内容的广告垃圾图像过滤方法

垃圾邮件制造者为了躲避基于文本的垃圾邮件过滤器的过滤,常常将文字嵌入到图像中,产生了大量的广告垃圾图像.为解决这一问题,提出了基于图像内容的垃圾图像过滤方法.首先提取出图像中的文字区域,再利用广告垃圾图像中的文字区域特征进行广告垃圾图像过滤.实验结果表明利用文字区域特征过滤广告垃圾图像是行之有效的.     

半监督的微博话题噪声过滤方法

社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文,为话题建模工作带来很多干扰,更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此,该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型(pSVM-kNN)的半监督话题噪声过滤方法。该方法融合了SVM和kNN算法,在SVM计算得到超平面的基础上使用kNN算法在局部范围内迭代寻找分类超平面的最优解;同时为减少误分类发生,分别在SVM和kNN阶段引入惩罚代价和比例权重,以提高噪声过滤的效果。通过选取新浪微博中不同大小的数据集进行实验与其他方法进行比较,结果表明:该方法只利用了少量的标注样本进行训练,在准确率、召回率和F值方面均优于其他的对比方法。     

一种基于域验证的垃圾语音安全防护检测方案设计

由于IP语音通信过程的时延敏感性以及内容理解上的困难,垃圾语音信息(SPIT)成为一种重要的安全威胁,SPIT的检测防护也成为亟待解决的关键问题.针对此问题,分析了垃圾语音信息的特点,并基于应用模式进行了分类.针对SPIT的防护,从"域验证"防护体系、"PULL"模式的SIP协议改进以及预分类协同三个方面阐述了垃圾语音过滤及检测方案.相关实现及验证表明,该方案能够较为有效地解决VoIP应用中的垃圾语音过滤及防范.     

基于数据挖掘的WEB内容过滤系统模型

一、前言由于互联网的开放性以及信息的丰富性,互联网在提供了大量有益信息的同时,也夹带了大量的不健康信息。此外,网络病毒、垃圾邮件等也给广大的互联网用户带来了不少烦恼,引发了很多社会问题,甚至是国家安全问题。由于互联网的高匿名性、高隐私性、高互动性和无地域性等特点,使得互联网上的有害内容很难有效管理和制约。在这一背景下,如何建立一个高效的网络内容过滤系统,对网络内容进行有效过滤,保护广大网民健康上网是当前需研究的一个问题。为了过滤色情、暴力等互联网不良信息,科研人员进行了大量的研究。但现有的技术相对比较单一…     

基于多视角特征融合的中文垃圾微博过滤

微博中隐含着舆论热点等与特定话题相关的有价值的信息。因此,针对微博数据分析（如话题发现等）的工作成了当前的研究热点。由于微博内容和形式的高度自由,使得相关的研究工作面临着垃圾数据噪声大、有用数据提取难的问题。然而,目前针对非公共话题的中文垃圾微博过滤尚无有效方法。提出一种基于多视角特征融合的垃圾微博过滤方法。该方法首先从微博的结构和内容两个视角建立规则,再与微博文本分词结果进行融合构造复合特征,并以此对垃圾微博进行过滤。通过在真实数据集上的实验表明多视角融合的特征使得过滤效果有明显提升。     

基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤初探

近年来藏文移动终端的研发和推广工作蓬勃发展,对藏文化的发展产生了深远的影响,但同时也给信息安全带来了巨大挑战。文章分析了藏文移动终端、藏文手机输入法和藏文垃圾短信过滤现状,探讨了朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的应用,最后提出了基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤的相关问题,并研究了相关关键技术。     

面向主动信息服务的网络安全过滤技术研究

通过介绍主动信息服务存在的安全性问题,提出了将传统信息过滤技术应用于解决该问题的方法。在此基础上,通过介绍信息过滤技术的相关内容,定义了一种以过滤目的为标准的新的信息过滤分类形式——用户过滤和安全过滤,并对网络信息安全过滤技术的实现做了进一步研究。     

基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤初探

近年来藏文移动终端的研发和推广工作蓬勃发展,对藏文化的发展产生了深远的影响,但同时也给信息安全带来了巨大挑战.文章分析了藏文移动终端、藏文手机输入法和藏文垃圾短信过滤现状,探讨了朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的应用,最后提出了基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤的相关问题,并研究了相关关键技术.     

基于IF-PGN模型的短文本摘要生成

针对以往提出的模型生成的摘要准确性不够,且含有过多冗余信息的问题,提出一种生成式文本摘要模型——信息过滤-指针生成网络.该模型对神经网络编码解码结构进行扩展,引入信息过滤网络和指针生成网络,可以有效地捕获原文信息,免于无效信息的影响,且让指针网络的复制概率更加准确,生成的摘要内容更加丰富、连贯.在CNN/Ddily M...     

融合社交网络信息的协同过滤方法

针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.     

基于模糊矩阵的多线程网络通信延迟检测技术研究

在多线程网络中,网络延时是评价网络性能的重要指标,有效检测通信延迟技术可确保网络通信的高效运行。首先分析多线程网络通信延迟中的队列延迟与传输延迟,利用队列延迟与传输延迟建立多线程网络通信延迟检测模糊矩阵；再通过该矩阵对多线程网络中通信延迟情况进行评价判别,并对该判别矩阵实施一致性测试,最终实现对网络通信延迟情况的有效检测。分析仿真实验结果可知,所构建的模糊矩阵一致性较强,可用于对多线程网络通信延迟的检测。并且在不同带宽与不同干扰情况下,该方法对多线程网络通信延迟检测误差低于10ms,正确率在90%以上,说明该方法具有较高的准确性与稳定性,实用性较强。     

网络不良视频信息过滤系统的研究与实现

时下盛行网页视频点播(VOD),视频内容良莠不齐.为保证未成年人的健康上网、安全上网,本文提出并设计了一个网络不良视频信息的过滤系统.该系统通过检测网页视频数据以及监控网页页面来过滤网络不良信息.仿真结果表明这个过滤系统可以较好地对网络不良视频信息进行过滤.     

未知拓扑无线自组网络多节点干扰决策算法

为满足战场环境下无线自组网络通信拒止的干扰需求,提出了一种未知拓扑无线自组网络多节点干扰决策算法(CUCB)。首先,根据战场无线自组网络结构特点构建泊松点过程(PPP)网络模型,并利用其模拟网络中数据流传输过程;其次,随机对PPP网络中多个节点进行干扰,通过监听确认帧信息或侦察节点活跃度判断阻断网络流数,根据干扰结果构造节点相关性矩阵;最后,利用强化学习与环境实时交互的特点,在干扰过程中不断更新节点相关性矩阵并将其用于后续节点选择。所提算法无需获悉目标网络拓扑结构、节点重要性等先验信息,仅以阻断网络流数目或节点活跃性作为奖赏标准,适用网络类型更为广泛。仿真结果表明,对不同参数下的无线自组网络进行干扰,所提算法在鲁棒性方面优于现有算法,在累积阻断网络流数量方面比联合利用探索算法提高了27.1%。     

基于Web3.0的学术博客建设

学术博客作为网络环境下日益盛行的一种学术交流形式,是对传统学术信息和正式交流形式的重要补充。介绍了Web技术的发展,阐述了Web3.0主要技术在学术博客建设中的应用,从学术博客内容的有效聚合与自由整合、使用UGC的筛选性过滤、能用于多种终端平台等方面分析了基于Web3.0的学术博客特征。     

自适应谐振理论网络信息过滤

对遗传算法和ART1分类器在信息过滤中的应用进行了研究与探讨,提出了一种全新算法。利用用户的积极和负面反馈过滤信息,使用ART1网络分类器生成用户的动态配置,并通过遗传算法产生理想的查询。试验结果表明:根据该算法提取的搜索结果,提高了信息过滤的准确率。     

浅析信息加密技术及应用

通过对网络通信中的加密技术的分析和对目前信息加密技术中的常见几种方法的研究,说明数据保密变换,或密码技术,是对计算机网络信息进行保护的最实用和最可靠的方法.