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由于传统方法在通信网络信息安全过滤中应用效果不佳,无法达到预期的过滤效果,提出基于贝叶斯网络的通信网络信息安全过滤方法。首先建立信息分类准则和对话机制,根据通信网络信息流向属性确定信息位置,其次定向接收流向指定位置的通信网络信息,解析网络信息,提取网络信息特征,最后利用贝叶斯网络分类网络信息,完成基于贝叶斯网络的通信网络信息安全过滤。经实验证明,采用改进方法过滤未被成功过滤的垃圾网络信息,可将未被成功过滤垃圾信息比例控制在1%以内,信息过滤速率为1674.26B/s,说明设计方法在通信网络信息安全过滤方面具有良好的应用前景。 相似文献
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博客的出现丰富和改变了网络的内涵,影响了人们的信息传递方式,同时博客评论作为一种交互方式在博客中广泛存在,给信息监管带来了新的问题。通过分析现有的博客过滤系统,将广泛应用于文本过滤的贝叶斯方法应用到博客评论中,针对博客评论中广泛存在的广告机器人特点,结合信息指纹对其进行识别和过滤。同时对影响博客评论过滤效果和执行速度的指纹函数进行了分析讨论和实验对比,实验结果表明基于贝叶斯方法和信息指纹相结合的博客评论过滤是行之有效的,而且相对于单独的贝叶斯方法更有利于提高系统运行效率和发现广告机器人现象。 相似文献
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随着信息量的快速增长,获取和筛选相关信息变得越来越重要。文章研究了基于朴素贝叶斯算法的信息过滤方法。首先,介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理,包括贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类器及该算法的优缺点。其次,探讨了朴素贝叶斯算法在信息过滤领域的应用,包括信息过滤的分类、文本表示方法、基于朴素贝叶斯的信息过滤模型构建。最后,通过实验评估了该方法在文本分类任务上的性能,包括不同特征表示方法的对比以及与其他分类算法的性能对比。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的信息过滤具有较好的性能,可以有效分类不同主题的文本。 相似文献
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基于贝叶斯网络的信息过滤模型研究 总被引:8,自引:0,他引:8
传统信息过滤模型很难描述对信息过滤结果产生影响的各种因素,如质量、内容、用户偏好之间复杂的关系,也无合适的方法让用户将知识加入到信息过滤系统中,因此,提出了基于贝叶斯网络的信息过滤模型BMIF(Bayesian model of information filtering),BMIF是贝叶斯网络的简化,它描述了信息过滤的基本结构,提供了6种节点用于描述影响信息过滤的事件之间的关系,在此基础上,提供了BMIF的各种使用方法,包括将传统方法使用BMIF描述,将词法知识用BMIF表示,以及将自动学习与手动交互结合,将合作过滤与内容过滤结合等。 相似文献
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介绍了决策粗糙集理论,提出了一个基于决策粗糙集理论的通用信息过滤模型,并通过对电子邮件进行过滤,与传统的基于文本内容的信息过滤方法——朴素贝叶斯方法进行了比较,比较结果证明该文提出的基于决策粗糙集理论的信息过滤模型可以降低误判率,有较高的正确率。 相似文献
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基于贝叶斯网络的威胁识别 总被引:6,自引:0,他引:6
对威胁进行准确识别是威胁评估的重要内容之一,它涉及到许多不确定性因素.贝叶斯网络是处理不确定性知识的有效工具.根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.首先简单介绍了贝叶斯网络及其优点,然后根据一个具体的实例,建立了威胁识别的贝叶斯网络模型,并阐述了贝叶斯网络用于威胁识别的推理流程.通过对实例的计算结果表明,利用贝叶斯网络能够准确识别威胁,并能有效地处理不确定性信息. 相似文献
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贝叶斯分类方法在英文邮件过滤中效果良好,在中文环境下一直表现不佳,而特征选择是垃圾邮件过滤中的重要步骤,它能够有效地改善过滤效果。文中以成词概率作为特征选择的基础,用构造的方法形成候选特征集,然后进一步用信息增益的方法来度量特征与类的关系,选择信息增益较大的N个特征做为最后的特征向量空间。在此基础上利用贝叶斯方法对邮件进行分类,实验结果验证了该方法在分类时间和分类效果上都优于传统的基于机械分词的贝叶斯方法。 相似文献
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一种基于邮件头信息的三支决策邮件过滤方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于邮件头信息的三支决策垃圾邮件过滤方法。该方法使用一种新的属性重要度度量方法,并用该度量方法将邮件头信息属性依据重要度大小进行排序,然后按属性重要度的大小顺序对邮件计算贝叶斯概率并进行三支决策。当信息较少以致不足以决策时,按属性重要度大小顺序增加新的属性信息以帮助进一步的决策,直到得到最后的邮件分类。对比实验结果表明,该方法是合理且有效的。 相似文献
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基于有监督Bayesian网络的垃圾邮件过滤 总被引:6,自引:0,他引:6
对影响邮件特性的邮件报文格式作了仔细的分析并对垃圾邮件的特征进行了分类归纳,在此基础上构建了一个有监督的Bayesian邮件分类网络。通过对该网络作Bayesian参数估计,实现了判定邮件类别的不确定推理。对不同邮件测试集的在线学习试验结果表明,有监督Bayesian邮件分类网络能够有效地实现垃圾邮件的相对完备特征学习,改善邮件过滤的准确率。 相似文献
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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。 相似文献
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个性化信息服务越来越成为信息检索领域研究的热点.将贝叶斯网络和互信息相结合,用于个性化检索的用户建模中,建立了一个能同时表达特征词的统计分布和特征词间的语义相关性的用户模型.模型以贝叶斯网络结构为框架,包含了特征词的概率统计信息和特征词间互信息,并引入了时间机制.实验结果表明,用该模型进行信息检索,在查全率和查准率方面都得到了提高. 相似文献
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基于贝叶斯生成对抗网络的背景消减算法 总被引:1,自引:0,他引:1
背景消减是计算机视觉和模式识别的关键技术之一.本文提出一种新的背景消减算法,该算法首先利用中值滤波算法进行背景数据的获取,然后基于贝叶斯生成对抗网络进行训练,利用生成对抗网络的特性,有效地对每个像素进行分类,解决了光照渐变和突变、非静止背景以及鬼影的问题.本文采用深度卷积神经网络,来构建贝叶斯生成对抗网络的生成器和判别器.实验结果表明,本文提出的算法性能在绝大多数情况下优于现有其他算法.本文的贡献在于首次将贝叶斯生成对抗网络应用于背景消减,并且取得了良好的实验效果. 相似文献
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贝叶斯网络是用来表示变量集合概率分布的图形模式,它提供了一种方便地表示概率信息的方法,它可以表示因果关系,但并不局限于因果关系。贝叶斯网对不确定性问题有很强的推理能力,近几年来受到众多研究者的重视。贝叶斯网络中弧的定向是指在已经有了变量之间的依赖关系图的条件下确定变量之间的边的方向的过程。介绍了一种改进了贝叶斯网弧定向的方法,该方法结合了目前多种定向方法的优点,实验证明该算法优于已存在的弧定向方法。 相似文献
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随着电子商务和网络经济的快速发展,网络品牌的不确定信息越来越多,给消费者的选择造成了很大的困扰。考虑到网购消费者普遍存在的重复购买属性以及网络品牌对消费期望的重要性,有必要考虑网络品牌对消费者购物期望的动态影响,探究一种科学有效的评价体系,完成对网络品牌认知度的评价。贝叶斯网络是获取不确定知识的有效方法。介绍贝叶斯网络的优势与特征,论证基于贝叶斯网络进行网络品牌分类的可行性。实验证明通过贝叶斯网络可以有效地对网络品牌进行分类,获取电子商务系统的所需信息,帮助用户进行网络品牌的选择和购买行为的决策。 相似文献