一种基于透明Web Cache的内容过滤实现框架

网络实时内容过滤技术在现实生活中得到了广泛的应用和发展，该文从实时内容过滤存在的种种不足出发，结合现有的网络拓扑结构和网络技术应用，利用多种先进网络技术手段，配合Linux和Squid这一开放源代码的软件系统，提出了一种基于特定网络架构的内容过滤实现框架，该框架采用内容分析和网址过滤相互协同、分时工作的方法，可很好地提高内容过滤的准确性和实时性。     

基于退火遗传算法的网络信息过滤系统研究

分析了网络信息过滤一般模型以及现有技术,研究了如何更准确地构建用户模板,提出了一种基于遗传算法的网络信息过滤系统模型,并且引入了遗传扩展操作和Boltzmann群体更新准则来改进遗传算法存在的缺点,同时给出了一种Roocchio反馈模型对用户兴趣模板进行更新和维护.实验结果表明,基于该模型设计的网络信息过滤系统能够有效实现对网络信息过滤.     

基于自然语言处理的多级网页过滤器研究

针对现有网页过滤系统的不足和实时网络信息过滤的新挑战,提出新一代多级网页智能过滤解决方案：主要采用Mimefilte r技术,结合多级过滤方法对网页进行过滤。利用分类算法对已知的训练样本进行学习,提取特征向量,构造二值分类器。然后运用此分类器,对新的网页进行过滤,将过滤的结果提交给用户,用户可对过滤结果进行评价反馈,系...     

网络信息过滤的方法和技术研究

论述了网络信息过滤的原理,从用户的信息需求与表示、文本的表示技术等方面探讨了网络信息过滤的方法和技术以及存在的问题,提出Vague集之间的相似度量在网络信息过滤中的应用。     

垃圾短信的屏蔽机制与应用研究

垃圾短信不但占用了有限的网络资源,造成网络拥塞,而且严重影响了广大用户的日常工作和生活。在分析现有的短信过滤系统的基础上,提出一种通过在短消息服务中心和手机客户端过滤相结合的垃圾短信过滤方法。相比传统方法而言,此方法在过滤效率和准确率两方面均有大幅度的提升。     

基于自适应学习的文本信息过滤系统

面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,提出了提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。采用增量迭代学习算法来逼近真实的过滤模板,结合非法网页的分布函数自适应调整阈值,不断提高过滤精度,并运行于一个校园网关之上,取得了较好的效果。     

基于智能安全技术的计算机虚拟信息过滤系统设计

针对传统网络虚拟信息过滤系统信息检索成功率低、综合过滤效果差的不足,设计一种基于智能安全网络技术虚拟网络信息过滤系统。系统主要硬件单元包括IXP2400型网络处理器芯片、网络通道控制器、静态随机存储器、寻址存储器、及SPI接口模块等。分析系统软件体系的逻辑层次结构,并给出过滤系统主控程序流程。在执行监控程序与网络虚拟数据的综合分析中,引入动态密钥对称算法以提高过滤系统虚拟数据处理的安全性,并避免对用户有用网络数据信息的误删除。实验结果表明,在相同的测试条件下该系统的虚拟信息过滤成功率更高,在网络虚拟信息综合评价结果及F值走势控制方面也优于现有系统。     

基于物联网技术的网络异构传感数据融合方法

融合网络异构数据时，现有融合方法存在融合精度低和融合时间长问题，因此引入物联网技术，提出一种新的融合方法。首先，引入小波变换的方法，过滤网络异构传感器数据噪声；其次，利用物联网技术，对物联网簇内数据聚类；最后，通过最小二乘法运算，实现汇聚网络异构传感器数据融合。实验结果证明，新的融合方法可有效提高融合结果的精度，缩短融合时间，提升融合效率，与现有融合方法相比具备更高的实际应用价值。     

传感器网络中时空关联的脏数据过滤技术

研究了无线传感器网络中脏数据过滤问题,提出了基于时空关联的脏数据过滤技术.该技术利用无线传感器网络中感知教据的时空关联特性,建立了时空关联脏数据过滤模型,通过其来过滤无线传感器节点产生的错误数据即脏数据.本地节点通过时间关联进行一次过滤,过滤掉暂时性错误数据;并在一个簇中采用空间关联进行二次过滤,过滤掉永久性错误数据.实验结果表明了该技术的合理性和有效性.     

改进的Web文本自适应过滤策略

面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤基本上能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,本文提出提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。改进的过滤策略过滤初期采用SVM算法,中后期采用改进的自适应模板过滤法。模板的更新采用改进的模板系数调整策略,并引入特征衰减因子来提高过滤的准确率。该系统运行于一个校园网关上,取得了较好的结果。     

移动互联网基于用户网络结构的信息过滤机制

针对提高移动互联网信息过滤机制准确率及用户冷启动问题,提出了一种基于用户网络结构的信息过滤机制。该机制将用户网络结构作为信息过滤机制的一部分,帮助机制识别用户需求,实现准确信息过滤。具体包含:利用用户网络社交结构限制信息传播途径,提供协同过滤中用户相似性度量新维度;利用基于资源流行度的用户网络兴趣结构修正协同过滤中的用户相似性度量;利用用户网络兴趣簇指纹解决冷启动问题。数据分析表明该机制具备较好的性能。该工作对移动互联网中用户网络结构的应用问题研究具有启发作用。     

基于内容的网络异常信息过滤

通过对信息过滤一般过程的分析,提出了一种基于内容的网络异常信息过滤方法。在源信息采集方面,建立了网络信息捕获构架,基于协议分析实现网络数据的提取;在信息内容处理方面,采用设立切分标志进行文本信息的预处理,在此基础上,基于向量空间模型实现文档的结构化表示;在信息匹配算法方面,通过计算文档向量之间的相似度,实现网络信息的有效过滤。     

基于Windows终端信息过滤的网络访问控制研究

为防范终端从网络中获取不良信息,分析了常见的网络访问控制和信息过滤方法,建立了基于终端信息过滤的网络访问控制模型。该模型通过综合分析URL地址/关键字I、P地址和协议等信息来识别不良网站,通过分析网页文本关键词识别不良网页。基于Windows网络过滤驱动技术,开发了一款Windows终端网络信息过滤和访问控制软件。该软件拦截Win-dows终端的网络访问数据流,应用建立的网络访问控制模型,实现了对不良网站和网页的访问控制。     

电子商务环境下信息过滤中用户偏好调整算法

对信息过滤过程进行了分析,包括定义用户偏好、接受信息输入流、过滤以及用户反馈环节。在此基础上,分析了网络环境下群体决策信息收集与过滤的特点,提出决策信息过滤中用户偏好生成及自适应调整算法。     

基于贝叶斯方法的网络信息过滤技术研究

随着计算机和网络技术的发展,网络上的信息越来越多,如何在短时间内查询到符合自己需求的有用信息,是每一个网络用户非常关心的问题。信息过滤的研究是当前一个比较热门的话题,信息的筛选和过滤是对信息按照预先确定的标准进行分类。本文在分析大量网络信息的基础上,利用贝叶斯方法进行研究,提出一个基于贝叶斯统计分析的信息过滤模型。     

融合社交网络信息的协同过滤推荐算法*

在推荐系统中,协同过滤推荐算法往往面临数据集的高度稀疏性和推荐精度有限的问题.为了解决上述问题,在基于物品的协同过滤推荐框架下,分别在物品相似度的计算和用户对物品的评分预测阶段,利用社交网络中朋友关系信息选择性地填充评分矩阵中的缺失值,最大化利用评分矩阵中的已有信息,提出融合社交网络信息的协同过滤推荐算法.最后,在Epinions数据集上的实验表明,文中算法在一定程度上缓解数据稀疏性问题,同时在评分误差和分类准确率两个指标上优于其它协同过滤算法.     

基于移动Agent的Web信息智能过滤算法及其实现*

讨论了Web信息过滤的现状,提出了Web信息过滤应用中移动Agent的结构并设计了基于移动Agent的信息过滤工作模型。该模型由数据挖掘模块、信息过滤模块和相应的数据库模块组成,能够有效地屏蔽非法信息。实际应用表明,该Web信息过滤模型能够有效地完成对网页信息的过滤和保证内部人员合法地使用网络。     

网络信息分级过滤系统的研究与实现

通过对网络信息内容进行分析并对信息进行过滤,能够保证信息的安全性。在关键字过滤和IP过滤基础上,采用双向最大匹配和基于内容分析的K-最邻近文本分类算法相结合进行内容过滤,以达到信息系统过滤信息的质量和速度的效果。以准确率和查全率为标准,对本方案进行测定和评估,评估结果表明,本方案的过滤效果比较理想。     

基于地址过滤的网络拓扑发现算法

针对当前网管工具对二层设备拓扑发现功能支持的局限,提出一种基于地址过滤的网络拓扑发现算法。借助标准的简单网络管理协议获取网络设备的信息,通过过滤二层设备的地址转发表信息以建立网络拓扑图。该算法可消除同类算法必须依赖完整地址转发表或设备私有协议的缺点,实用性高、通用性强。     

网络敏感信息自适应多重过滤模型研究

敏感信息过滤是既重要又复杂的任务.针对当前一些敏感信息过滤模型所存在的时间滞后、准确性低、自适应性差等问题,提出了一个敏感信息自适应多重过滤模型.该模型以互联网中文文本媒体为研究对象,采用意见挖据、机器学习、高性能计算和自然语言处理等技术,从整体和语义角度自适应识别敏感信息.对敏感信息自适应多重过滤模型的研究将为舆情监控、商业智能、辅助决策等应用系统开发提供技术支持.