基于语义识别的不良倾向性信息过滤系统的设计与实现
基于语义分析的网络不良信息过滤系统研究
关键词
信息过滤 语义分析 文本 过滤 不 良信 息
ＲＥＡＳ ＥＲＣＨ ｏＮ ＬＴＥＲＩ ＦＩ ＮＧ ＹＳＴＥＭ Ｓ ｏＦ ＨＡＲＭ ＦＵＬ ＮＦｏＲＭ ＡＴＩ Ｉ ｏＮ ｏＮ
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基于语义的信息过滤算法的设计与实现
作者简介 ： 刚（９２ ， ， 南沈丘人 ， 周文 １７ 一）男 河 汉族 ， ， 讲师 北方工业 大学在读硕 士研 究生 ， 主要从 事网络安 全研 究 ；
王景中（９２ ， 北方工业大学教授， １６ 一） 男， 硕士生导师， 主要从事图像处理、 模式识别、 网络安全和数据通信研兜．
维普资讯
分词、 计算词语相似度等操作 ， 构造 出体现语 句语 义关 系的框 架， 然后再 通过计算框架问的 匹配程度来进行 过
滤． 试验证明。 过滤效果较传统算法在语义对应层次上有所提高．
关 键 词 ： 息过 滤 ； 义 框 架 ； Ｏ 信 语 Ｃ Ｍ
中围分类号 ： Ｐ １．５ Ｔ ３１２
文献标识码 ： Ａ
用两向量夹角的余弦值作为对应文本相似性 的度量 ， 把匹配与否的逻辑判断量化 了， 与前两者相 比具有较 高的查准率和查全率． 但是 ， 向量空间模型基于特征项之 间线性无关这一假设 ， 自然语言中， 而在 词语之间 存在着语义上的多种联系 ， 很难满足上述假设 ． 该模型也不能很好地在检索过程 中充分体现语义关系， 需
ｓｒｃ ｖ ｒ ｉｌ ｔ ｔ ｕ Ａｄ ｅｂａ
｛
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｝ ；
ｃ ａ ｓ Ｓ ｎ ｎ ｉＦ ａ ｜ ｓ ｅ ｍａ ｔ ｒ ｍｅ ｃ
进一步改进以便于实用 ．
传统的信息过滤最大的不足在于过滤结果具有盲 目性 ， 不能区分文本的立场倾 向 ． 面对混杂着正面、
中立 、 反面 ３ 种立场的文本集 ， 如果只要求过滤掉反面立场文本 ， 则上述 ３的信息过滤算法
互联网不良信息过滤系统的设计与实现
互联网不良信息过滤系统的设计与实现作者：赵伟梁晓雁来源：《科技资讯》2015年第27期摘要：该课题研究过程中，查阅了大量的国内外关于文本、图片和过滤技术研究的著作、论文和期刊，从理论角度分析了现阶段国内外先进技术、实现方式和过滤算法，通过技术验证和分析，以及实际的测试结果表明了采用协议还原、数据爬虫引擎进行数据采集分析，使用关键字识别匹配、语义图像识别等技术可实现对互联网中文本、图片和视频信息的过滤。
关键词：网络不良信息危害过滤中图分类号：TN9198 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）09（c）-0003-02不良信息过滤系统，设计和实现对信息有效识别和过滤，并为用户管理员提供进行可视化监控。
即用户和管理员可查看信息保留和过滤不良信息过滤情况。
因此，系统切实设计和实现系统分析识别功能和过滤功能，并将采集、分析和过滤的效能进行优化，以达到优良的用户体现。
1 研究目的该课题设计基于大数据技术的采集、分析和过滤的不良信息过滤系统，该系统能够有效识别互联网中不同分类的不良信息，并根据用户的需求，可实现对网页文本内容进行关键词识别，然后对其URL进行相应的处理，完成互联网不良信息的过滤，其中内容过滤是不良络信息过滤系统的重点功能。
具体的系统设计目标为：（1）系统对内容过滤的效率性能要求较高；（2）系统除了实现传统的基于URL、关键字等信息的过滤，还实现了通过语义分析对文本内容的智能过滤；（3）系统根据互联网信息的变化情况具有适应性学习的能力；（4）系统采用低耦合高内聚的设计方法，将分词、特征识别和分类算法进行模块化设计；（5）将网页划分为多个处理单元，并实现分布式多引擎处理机制。
2 设计与实现2.1 系统结构该信息过滤系统的架构采集-分析-过滤-可视化”的架构进行设计，并在这个基础上满足业务的可扩展性要求。
整个系统包括如下四个部分：2.1.1 采集系统通过搜索监测引擎的方式实现基于不良信息规格的数据采集，并将采集内容分装至采集库。
基于自然语言处理技术的违规内容检测与过滤研究
基于自然语言处理技术的违规内容检测与过滤研究随着互联网的广泛应用和内容的快速增长，网络违规内容的出现也引起了广泛关注。
为了维护网络环境的健康和稳定，确保用户能够享受到安全、可靠的网络体验，基于自然语言处理技术的违规内容检测与过滤研究应运而生。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于通过计算机技术对人类语言进行处理和理解。
在违规内容检测与过滤研究中，NLP技术起到了关键的作用。
一、违规内容的定义与分类违规内容是指在网络平台上发布的不符合法律法规、道德规范或平台管理规定的内容。
一般情况下，违规内容可以分为以下几个主要类别：1. 涉及色情、暴力、恐怖主义等敏感内容：这些内容会带来不良的心理、生理影响，甚至可能导致犯罪行为的发生。
2. 广告、垃圾信息：网络广告的泛滥给用户带来了不必要的干扰，垃圾信息的频繁出现也影响到用户对真实信息的获取。
3. 伪造虚假信息：这类信息的出现会误导用户，干扰正常的信息传播和社交秩序。
二、基于NLP的违规内容检测技术基于NLP的违规内容检测技术主要包括以下几个方面：1. 敏感词过滤：通过构建敏感词库，对用户发布的内容进行扫描和匹配，从而实现对敏感内容的快速过滤。
这种方式简单有效，是目前许多平台常用的一种技术手段。
2. 文本分类与模型训练：利用机器学习算法和深度学习模型，对违规内容进行分类和判别。
通过构建大量的标记数据集，训练模型来学习和识别不同类别的违规内容，从而实现自动化的违规内容检测和过滤。
3. 情感分析与语义理解：通过情感分析技术，识别文本中蕴含的情感倾向，以此判断是否存在违规内容。
此外，结合语义理解技术，对文本的语义进行深入分析，进一步提高违规内容检测的准确性和效果。
4. 社交网络分析：利用社交网络中用户的关联关系和互动行为，通过对用户行为模式和内容传播路径的分析，将违规内容检测与用户之间的关系进行挖掘，从而提高违规内容检测的效率和精确度。
基于人工智能的文本检测与过滤技术研究
基于人工智能的文本检测与过滤技术研究随着互联网技术的迅猛发展，网络上的信息量呈现爆炸式增长。
然而，随之而来的问题是，网络上的信息中也存在大量的垃圾信息、虚假信息、恶意信息等，给用户带来了困扰和危害。
为了解决这一问题，研究人员开始探索基于人工智能的文本检测与过滤技术。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，其核心思想是通过机器学习、自然语言处理等方法，使机器能够理解和处理人类的语言和信息。
在文本检测与过滤技术中，人工智能可以通过学习大量的文本数据，建立起模型来识别和过滤不良信息。
首先，人工智能可以通过机器学习算法来进行文本分类。
通过训练模型，机器可以学习到不同类型的文本特征，如垃圾信息的特征、虚假信息的特征等。
当新的文本输入时，机器可以根据学习到的模型对其进行分类，判断其是否为不良信息。
这种方法可以有效地识别和过滤掉大量的垃圾信息和虚假信息，提高用户浏览网络的效率和安全性。
其次，人工智能还可以通过自然语言处理技术来进行文本分析。
自然语言处理是一种将人类语言转化为计算机可以理解和处理的形式的技术。
在文本检测与过滤技术中，自然语言处理可以帮助机器理解文本的含义和上下文信息，从而更准确地判断文本的真实性和可信度。
例如，机器可以通过分析文本中的词语、句子结构、语义等信息来判断其是否为虚假信息或恶意信息。
这种方法可以提高文本检测与过滤的准确性和效率。
此外，人工智能还可以通过深度学习技术来进行文本分析和检测。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的技术，可以通过多层次的神经网络结构来学习和提取文本中的特征。
通过深度学习，机器可以学习到更复杂、更抽象的文本特征，从而更准确地判断文本的真实性和可信度。
例如，机器可以通过深度学习来学习文本中的情感信息，判断其是否为恶意信息或不良信息。
这种方法可以提高文本检测与过滤的精度和鲁棒性。
然而，基于人工智能的文本检测与过滤技术也存在一些挑战和问题。
首先，由于人工智能需要大量的训练数据来建立模型，因此数据的质量和数量对于算法的性能至关重要。
基于多维语义空间的垃圾短信过滤算法
基于多维语义空间的垃圾短信过滤算法郑 帅1,齐向明2(1. 辽宁民族师范高等专科学校 信息教研室,辽宁 阜新 123000;2. 辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105)摘 要:随着移动电话的普及,垃圾短信问题已严重影响到了移动电话的正常使用,因此垃圾短信的治理越来越受到有关部门的重视。
当前,垃圾短信的治理工作不断深入,垃圾短信监控拦截的准确性要求也越来越高,而传统的基于关键词匹配和流量监控的技术已经不能有效解决这一问题。
通过对大量真实垃圾短信数据的分析和统计,提取数据中的语义概念,挖掘数据中的语义关系,通过分类、概括、聚集和联合,提出一种基于多维语义空间的垃圾短信过滤算法。
经过试验表明,该算法可以有效的识别垃圾短信。
关键词:文本挖掘;垃圾短信;语义空间;模式匹配;知网;语义相似度中图分类号:TP301.6 文献标识码:B 文章编号:1003-7241(2018)07-0033-05Multidimensional Semantic SpaceBased SMS Filtering AlgorathmZHENG Shuai1, QI Xiang-ming2( 1. Teaching and Research Section of Information Technology , Liaoning National Normal College, Fuxin 123000 China;2. College of Software, Liaoning Technical University, Huludao 125105 China )Abstract: With the popularity of mobile phones, spam messages have seriously affected the normal use of mobile phones, therefore relevant departments pay more and more attention to the management of spam messages. Now, the management of spam messages is deeper and deeper, and the demand of the accuracy and timeliness of spam message monitoring interception is increasingly high. The traditional technology based on keyword matching and flow monitoring can not solve this problem effectively. Through the analysis and statistics of a large number of real spam message data, extracting the semantic concepts in the data and mining the semantic relation in data can be achieved. Through the classification, generalization, aggregation and combination, a spam message filtering algorithm based on multidimensional semantic space is proposed.Tests show that this algorithm can identify spam messages effectively.Key words: text mining; spam message; semantic space; pattern matching; hownet; semantic similarity1 引言近年来,伴随移动通信业务的高速增长,垃圾短信已成为社会公害,严重侵害用户的合法权益,破坏了和谐的电信消费环境,成为运营商亟待解决的问题之一。
基于语义分析的网络信息过滤与安全策略设计
基于语义分析的网络信息过滤与安全策略设计随着互联网的迅速发展，人们在日常生活中越来越依赖于网络获取信息。
然而，随之而来的是大量的信息噪音和不安全的内容，给用户体验带来了负面影响。
为了提供人们一个安全可靠的网络环境，网络信息过滤与安全策略设计变得至关重要。
基于语义分析的网络信息过滤和安全策略设计的方法能够更准确地识别和过滤不当信息，从而保护用户免受网络威胁的侵害。
一、语义分析的概念与技术1.语义分析的定义语义分析是一种通过理解和解释文本或语言的内容，从中提取出其隐含含义和意图的技术。
它通过自然语言处理和机器学习算法，对文本进行深入的分析，识别出词汇、句法结构和语义关系，从而实现对文本内容的全面理解。
2.语义分析的技术方法（1）词法分析：对文本进行分词和词性标注，抽取出文本中的词汇，并分析它们的语法和语义信息。
（2）句法分析：分析句子的语法结构，包括依存关系、短语结构等，为后续的语义分析提供基础。
（3）语义角色标注：识别句子中的谓词和它所搭配的论元，并确定每个论元在谓词中的语义角色。
（4）语义结构分析：通过识别句子中的语义关系，如上位下位关系、类别关系等，构建完整的语义结构。
二、网络信息过滤的需求和挑战1.信息过滤的需求（1）抵制垃圾信息：屏蔽垃圾邮件、广告，防止用户接收到不必要的信息。
（2）防止信息泄露：阻止敏感信息、个人隐私等被恶意获取和滥用。
（3）过滤有害内容：屏蔽色情、暴力、恶意软件等不良信息，保护用户的精神和身体健康。
2.信息过滤的挑战（1）信息海量：网络上的信息以指数级增长，如何高效准确地过滤信息成为一个巨大的挑战。
（2）信息多样性：不同内容的信息形式多样，需要针对不同类型的信息设计相应的过滤策略。
（3）不断变化的信息形式：新兴的网络形式，如社交媒体、即时通讯等，增加了信息过滤的复杂性。
三、基于语义分析的网络信息过滤方法1.语义分析在网络信息过滤中的应用基于语义分析的网络信息过滤方法借助语义分析技术来理解和分析网络上的内容，从而识别出有害、不当的信息。
不良网页检测与过滤技术研究与实现
不良网页检测与过滤技术研究与实现随着互联网的广泛应用，网络上的信息爆炸式增长，人们能够快速、方便地获取大量信息。
然而，互联网的发展也带来了一些问题，其中之一就是不良网页的存在。
不良网页指的是包含色情、暴力、赌博、恶意软件等不良内容的网页。
这些不良网页给用户的上网体验带来了困扰，严重影响了网络环境的健康发展。
为了提供一个安全、健康的网络环境，不良网页检测与过滤技术应运而生。
本文将介绍不良网页检测与过滤技术的研究与实现。
首先，我们将探讨不良网页的危害和影响。
其次，我们将介绍目前常用的不良网页检测与过滤技术。
最后，我们将提出一种基于机器学习的不良网页检测与过滤技术，并详细阐述其实现过程。
不良网页对用户的危害不容忽视。
首先，不良网页包含色情、暴力等不良内容，对网络用户的心理健康造成严重影响。
尤其是未成年人，他们缺乏应对不良内容的能力，容易受到不良网页的诱导和侵害。
其次，部分不良网页可能包含恶意软件，通过植入病毒、木马等方式，对用户的个人隐私和信息安全构成威胁。
同时，一些不良网页可能利用欺诈手段，对用户进行网络诈骗活动，造成财产损失。
因此，不良网页的存在不仅破坏了网络环境的健康发展，也给用户带来了巨大的威胁。
为了解决不良网页的问题，目前已经存在多种不良网页检测与过滤技术。
其中最常用的技术包括URL过滤、关键词过滤和基于内容的过滤。
URL过滤主要是通过检测网页的URL地址来判断其是否为不良网页。
这种方法简单直接，但缺点是易受到网页重定向等手段的干扰，准确性有限。
关键词过滤则通过检测网页中的关键词来判断其是否为不良内容。
这种方法准确性较高，但需要维护一个庞大的关键词库，同时也容易受到拼写变体、语义模糊等问题的影响。
基于内容的过滤技术则利用机器学习等算法，通过分析网页的内容特征来判断其是否为不良网页。
这种方法准确性较高，适用于复杂的网页环境，但需要大量的训练数据和计算资源。
针对上述现有技术的不足，我们提出了一种基于机器学习的不良网页检测与过滤技术。
基于自然语言处理的涉黄信息自动检测与过滤系统
基于自然语言处理的涉黄信息自动检测与过滤系统涉黄信息自动检测与过滤系统：保护网络环境的重要举措随着互联网的普及和发展，人们在日常生活中越来越依赖于网络。
然而，互联网上不可避免地存在着大量的涉黄信息，这对于网络环境的健康发展带来了严重的威胁。
为了有效地控制和限制这些有害信息的传播，基于自然语言处理的涉黄信息自动检测与过滤系统应运而生。
一、背景与意义1. 互联网的爆发式增长：随着互联网技术的迅猛发展，越来越多的人开始依赖于互联网，信息传播的速度和范围也前所未有地扩大。
2. 涉黄信息的泛滥：由于网络空间的匿名性和传播的迅速性，一些不法分子利用互联网传播涉黄信息的风险也在不断增加。
这些信息可能给人们带来巨大的伤害，并对社会秩序造成严重的冲击。
3. 健康网络环境的重要性：保持一个干净、健康的网络环境对于网络用户的身心健康和良好的社会秩序至关重要。
基于这些背景和意义，建立一个自动化的涉黄信息检测与过滤系统是非常必要的。
二、系统的工作原理1. 数据收集与标注：系统首先需要收集大量的用于训练的数据，并将其进行标注，以便对模型进行有监督的学习。
这些数据可以来自于互联网上已知的涉黄信息，同时也可以考虑将用户举报的信息作为训练集。
2. 特征提取与模型训练：通过自然语言处理技术，对训练数据进行特征提取。
这些特征可以包括文本的词频、句法结构等。
然后，使用机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯等，对提取的特征进行训练，构建一个分类器模型。
3. 涉黄信息检测：在实际应用中，系统将对输入的文本进行涉黄信息的检测。
通过已训练好的分类器模型，系统可以自动判断文本中是否包含涉黄信息，并给出相应的分类结果。
同时，系统还可以分析文本的语义特征，进一步提高检测的准确性。
4. 涉黄信息过滤与拦截：对于被系统判断为涉黄信息的文本，系统可以自动拦截并过滤掉，防止其继续传播。
这一步既可以在网络中的服务器或路由器层面进行，也可以在用户使用的终端设备上进行。
基于语义分析的网络信息过滤研究
基于语义分析的网络信息过滤研究随着网络技术的快速发展，网络已经成为了人们获取信息、交流沟通的主要渠道。
然而，网络信息的数量庞大，质量良莠不齐，很多人面临着信息过载和信息鉴别难的困扰。
对于很多人来说，如何快速地获取有价值的信息，过滤掉无用或虚假信息，已经成为了一个非常实际的问题。
为解决这个问题，研究人员在近年来开始尝试运用语义分析技术来过滤网络信息。
语义分析是一种从语言文字中提取意义并加以理解的技术。
通过对网络信息进行语义分析，我们可以识别出其中的主旨、情感、观点等重要内容，进而筛选出我们所需要的信息。
下面，我们将从技术和应用两个方面，探讨基于语义分析的网络信息过滤研究。
技术篇基于语义分析的网络信息过滤，需要使用多种技术手段。
主要包括文本分析、自然语言处理、机器学习等。
这些技术都是为了对网络信息进行自动化处理，提取出其中的有用信息。
文本分析：文本分析是将文本转换成数值数据，并将其应用于自然语言处理技术的过程。
在网络信息过滤中，文本分析是对网络信息进行归纳、分类和排序的核心。
文本分析可以帮助我们更快地找到有用的信息，减少读取冗杂信息的时间。
自然语言处理：自然语言处理是电子计算机用于人们所用的语言处理的一项科学。
该技术旨在使计算机能够理解、分析和生成人类的自然语言。
在网络信息过滤中，自然语言处理技术可以帮助我们更准确地理解网络信息的含义，确定其真正的价值和可信度。
这可以使我们更好地解决信息过载和鉴别难的问题。
机器学习：机器学习是一种人工智能技术，旨在使计算机能够通过学习实例来改善性能。
在网络信息过滤中，机器学习技术可以帮助我们根据先前的经验和标准，进一步提高网络信息的筛选准确度，最终找到更多有用的信息。
应用篇在实际应用中，基于语义分析的网络信息过滤已经得到了广泛的应用。
这些应用可分为以下几类：新闻媒体分析、舆情监测、推荐系统、网络营销等。
新闻媒体分析：基于语义分析的网络信息过滤可以帮助媒体从庞杂的信息中快速准确地提取出新闻价值和焦点，对新闻事件进行分析和评估。
不良信息过滤系统的研究与开发
不良信息过滤系统的研究与开发随着互联网的普及，人们越来越容易接触到大量的信息，其中不乏垃圾广告、虚假信息、违禁内容等不良信息。
这些信息不仅会扰乱人们的正常生活，还可能对社会造成不良影响。
因此，不良信息过滤系统的研究与开发迫在眉睫，为人们提供一个更为健康、清新的网络环境。
一、不良信息过滤系统的定义不良信息过滤系统，也称为内容审核系统、网络安全监控系统等，是一种旨在保护网络环境的技术系统，通过自动化、半自动化手段检测互联网上的不良信息，然后根据一定的规则予以删除或标记。
二、不良信息过滤系统的应用不良信息过滤系统可以应用于各种网络环境，特别是在以下场景中具有重要的意义：1.电子邮件过滤：不良信息过滤系统可以实现对电子邮件的过滤，如屏蔽垃圾邮件、包含病毒的附件等。
2.社交媒体审核：社交媒体中包含许多不良信息，例如淫秽、暴力、谣言等，这些信息可能会对青少年产生负面影响，因此，社交媒体平台需要利用不良信息过滤系统对用户发布的内容进行审核。
3.搜索引擎过滤：搜索引擎中有许多不良信息，带有虚假、病毒等特征的搜索结果往往会误导用户，因此，搜索引擎需要使用不良信息过滤系统对搜索结果进行准确排除。
4.网站内容过滤：网站中可能出现的不良信息有很多，如造谣、淫秽、暴力等，而这些信息可能会影响到青少年的心理健康，因此需要对网站进行监测和过滤。
三、不良信息过滤系统的技术原理不良信息过滤系统的技术原理可以分为以下几个方面：1.人工审核：在不良信息过滤系统中，人工审核是一种重要的手段，通过人工审核可以判断信息是否违规。
2.自动化审核：自动化审核是一种速度更快、准确性更高的审核手段。
通过机器学习等技术，不良信息过滤系统可以对互联网上的不良信息进行精准检索。
3.规则匹配：不良信息过滤系统可以根据一定的规则对信息进行匹配，从而判断信息是否违规。
四、不良信息过滤系统的研发难点和挑战不良信息过滤系统的研发难点和挑战主要包括以下几个方面：1.不良信息种类繁多：互联网上的不良信息种类繁多，且随时随地都有可能出现新的不良信息，因此，不良信息过滤系统需要能够动态调整策略，及时检测和识别新的不良信息。
不良图片过滤系统的研究与实现的开题报告
不良图片过滤系统的研究与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的飞速发展，网络上出现了大量的不良图片，如色情、暴力、恐怖等，对网络环境和人们的身心健康造成了很大的影响。
因此，如何高效地检测和过滤不良图片成为一个非常重要的问题。
在现有的网络图片处理技术中，不良图片检测算法是其中的一个热门研究方向，基于此，本文将研究和实现不良图片过滤系统。
二、选题意义构建不良图片过滤系统，在校园网、企业内网、公共场所等多个场景中都具有广泛的应用价值。
对于学校来说，不良图片对师生的身心健康产生很大的负面影响，因此，需要对校园网上的不良图片进行检测和过滤。
对于企业来说，员工的工作效率和工作环境都受到影响，需要实现内网过滤功能。
对于公共场所，需要对公共无线网络上的不良图片进行过滤和检测，以维护网络公共秩序和保护公众的眼球健康。
三、研究内容本文的主要研究内容是设计和实现一个高效的不良图片过滤系统，具体包括以下几个方面：1. 不良图片识别算法：利用深度学习算法，通过对海量数据的学习，训练和测试一个不良图片检测模型，用于识别不良图片。
2. 图片过滤算法：基于不良图片识别算法，设计和实现一个高效的图片过滤算法，用于过滤所有不良图片。
3. 系统架构设计：基于前两个算法，设计和实现一个稳定、高效的不良图片过滤系统，支持多用户、多终端使用。
四、研究方法本研究主要采用如下研究方法：1. 搜集和分析相关领域的研究文献，总结和归纳不良图片检测和过滤算法的发展历程和现状。
2. 设计和实现不良图片识别和过滤算法，选择适合本研究的深度学习模型，对算法进行优化和改进，提高识别率和过滤效率。
3. 设计和实现不良图片过滤系统，从系统结构、性能和安全性等方面进行考量和优化，保证系统的稳定和高效。
五、研究预期结果通过本研究，预期可以获得以下几个方面的成果：1. 设计和实现一个高效的不良图片检测和过滤算法，提高算法的识别率和过滤效率。
2. 构建一个稳定、高效的不良图片过滤系统，支持多用户、多终端使用。
一种基于向量空间模型的有害信息过滤系统的设计与实现的开题报告
一种基于向量空间模型的有害信息过滤系统的设计与实现的开题报告一、研究背景和目的随着互联网技术的不断发展，网络上的信息量越来越大，但同时也伴随着海量的垃圾信息、有害信息的出现，严重影响了网络空间的安全、稳定和健康发展。
因此，如何设计一种高效可靠的有害信息过滤系统，成为了当前亟需解决的重要问题。
本次研究旨在基于向量空间模型，设计和实现一种具有高准确性、低误判率的有害信息过滤系统，以解决当前网络环境下的信息过滤问题。
二、研究内容和思路本研究的主要内容和思路包括：1. 收集和整理有害信息数据集：本研究将收集和整理大量涉及有害信息的数据集，以便为后续模型训练提供数据基础。
2. 设计和优化向量空间模型：本研究将设计和优化基于向量空间模型的有害信息过滤系统。
在设计过程中，将使用TF-IDF算法来赋予文本关键词权重，并将文本转化为稀疏向量进行处理。
为了提高准确性，本研究还将采用词性标注、停用词过滤、同义词替换等技术对文本进行预处理。
3. 构建分类器：本研究将根据向量空间模型的结果，使用机器学习算法构建分类器。
本研究主要采用朴素贝叶斯算法、决策树算法等分类器算法来进行分类。
4. 系统实现和测试：在完成分类器构建后，本研究将进行有害信息过滤系统的实现和测试。
在测试过程中，本研究将使用模型评估指标，如准确度、召回率、F1值进行系统评估和优化。
三、研究意义和创新点1. 本研究将基于向量空间模型，设计和实现一种高效、准确的有害信息过滤系统，为保障网络空间的安全、稳定和健康做出贡献。
2. 本研究将采用词性标注、停用词过滤、同义词替换等技术对文本进行预处理，从而提高模型的准确性和可靠性。
3. 本研究将采用多种机器学习算法构建分类器，从而提高模型的分类精度和性能。
4. 本研究将对系统进行评估和优化，为后续的研究提供经验和参考。
四、预期成果1. 完成基于向量空间模型的有害信息过滤系统设计和实现。
2. 完成数据集收集和预处理工作。
基于语义的信息过滤算法的设计与实现
Design and implementation of a semantic-based arithmetic for information filtrate 作者： 周文刚[1,2];王景中[2]
作者机构： [1]周口师范学院计算机科学系,河南周口466001;[2]北方工业大学信息工程学院,北京100041
出版物刊名： 周口师范学院学报
页码： 96-100页
主题词： 信息过滤;语义框架;COM
摘要：针对传统过滤算法只能实现结构对应层次的判断这一不足，提出了基于语义的信息过滤新算法。
通过分词、计算词语相似度等操作，构造出体现语句语义关系的框架，然后再通过计算框架问的匹配程度来进行过滤。
试验证明，过滤效果较传统算法在语义对应层次上有所提高。
基于倾向性文本过滤的IM监控系统的研究与实现的开题报告
基于倾向性文本过滤的IM监控系统的研究与实现的
开题报告
标题：基于倾向性文本过滤的IM监控系统的研究与实现
摘要：随着互联网的不断发展，社交网络已经成为人们日常生活中
重要的沟通工具，其中包括IM即时通讯软件。
然而，IM软件的快捷和
方便也为不法分子提供了传播有害信息的平台。
本文旨在设计一种基于
倾向性文本过滤的IM监控系统，实现对不良信息的实时检测和过滤。
首先，本文将综述国内外有关文本分类和过滤方法的研究现状和成果，探讨倾向性文本分类模型的构建方法。
然后，针对IM监控系统的实现，本文提出一种基于机器学习和自然语言处理技术的文本过滤算法。
该算法首先将数据集进行预处理，提取有效特征，构建模型并进行训练，最终完成对输入文本的分类。
在监控系统的设计上，本文借鉴了传统的
网络监控系统架构，并根据实际需求进行定制化，实现实时监测和过滤。
最后，本文将根据实际数据进行实验验证，评估监控系统的效果和
性能。
预计研究成果将有助于加强IM软件的安全性和保护用户的隐私权。
关键词：IM监控；文本过滤；机器学习；自然语言处理。
基于语义分析的网络不良信息过滤系统研究
基于语义分析的网络不良信息过滤系统研究
吕滨;雷国华;于燕飞;杨泽雪;王亚东
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2010(027)002
【摘要】设计一种基于语义分析的信息过滤模型.该模型针对不良信息的特点,以自然语句为处理单元,采用主题词和语义分析的两级过滤工作模式,可以同时获得较高的处理效率和精度.样本实验表明,该过滤模型能够更好地满足不良信息过滤的实时性和准确性要求.
【总页数】0页(P283-封3)
【作者】吕滨;雷国华;于燕飞;杨泽雪;王亚东
【作者单位】黑龙江工程学院,黑龙江,哈尔滨,150050;黑龙江工程学院,黑龙江,哈尔滨,150050;黑龙江工程学院,黑龙江,哈尔滨,150050;黑龙江工程学院,黑龙江,哈尔滨,150050;黑龙江工程学院,黑龙江,哈尔滨,150050
【正文语种】中文
【相关文献】
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本文仅 提供了 Ｂ Ｓ站点的网页过滤具体实例 （ 图 ５ ， Ｂ 如 ） 其他方
式 的过 滤原理相 同，只需根据 实际情况采用 不同的实现手段
即可 。
章在 内和与该 内容 比较 相似 的共 １５ ８ 篇文 章组 成的文档 集进
行测试 ，对有关该 内容 正反两种倾 向的文本过滤 的准确率可
规 则 库 ，设 计 了一 个针 对 Ｂ Ｓ 点 的过 滤 系统原 型 ，实现 了对 网络 上某 一特 定 内容 信 息 的过 滤和 监 控功 Ｂ 站
能 ，达到 了较好 的 实 用效 果 。
关键 词 ：不 良信 息 ；倾 向性 ；信 息 过 滤
中囹分类 号 ：Ｔ ３ ３ ８ 文 献标识 码 ：Ａ 文 章编 号 ：１７ — １２（ ０２）１— ０３ ０ Ｐ９． ０ ６ １ １２ ２ １ ０ ０ １— ４
Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ａ ｔｃＲｅ ｏ ｎ ｔｏ ｆ ｖ ｒ ｅＴｅ ｄｅ ｙ Ｉ ｆ ｒ ａ ｏ ｓ ｄ ｏ ｈｅＳ ｍ ｎ ｃ ｇ ｉ ｎ ｏ Ａｄ ｅ ｓ ｎ ｎｃ ｎ ｏ ｍ ｔ ｎ ｉ ｉ ｉ
Ｆｉ ｅ ｉ ｇＳ ｓｅ ｓｇ ｎｄＩ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｌ ｒｎ ｙ ｔｍ Ｄｅ ｉｎ ａ ｍ ｌｍ ｎ ａ ｎ ｔ ｉ
２ ）文字变换 表达形式 ，例 如增 加干扰信息 、用拼音或 者
多个汉字表示一 个汉字 等手段 。
基 于 以上特 征 ，采用 如 下 方 法 进 行处 理 ：
１ 语义模式识 别技术 。尽管单个词语不能完全判 断倾 向 ）
性 ，但 是语义模式可 以将词语 关 系加 以考虑 ，而不 再将词 语 看作离散 无关 的集合。 ２ ）权值相抵计算策略。传统 的权值一定大于 ０ ，引入了负
１ ３
２ １年 第 １期 ０２ ０
尽管利用人 工方 式对规 则集中模式 的权值 进行 打分不 可 避免 的存 在操作人员的认识偏差 及对某一特定 内容 理解 的层
文本信息过 滤器 的基 本功能 ；第二部分，将该过 滤器应用 在
实际 的信息 过滤 系统 中。信息 过滤 系统 的实现可以根据具 体
该 模 型 的 开 发 平 台 为 Ｗｉｄ ｗｓ ０ ３ｓｒ ｅ＋ Ｉ６０ ｎ ｏ ０ ｅｖ ｒ ＩＳ ． ２ ＋ Ｃ ＋ ｕｌｅ，服务端 Ｂ Ｓ的实现采用 ＩＡＰ 技术 。采用该技 ＋Ｂｉ ｒ ｄ Ｂ Ｓ Ｉ
术 虽然存 在编程 效率低、开发 难度 大等不利 因素，但考虑 到
大型 网站 中内容流量大 ，ＩＡＰ 相对于 Ａ Ｐ等解释执行 的脚 Ｓ Ｉ Ｓ 本语言，具有更 高的执行效率 ，同时也便于和基于 Ｃ ＋开发 ＋
３ ）系统 的实现手段可以多样性。在保持核心的过 滤引擎不变 的情况下，只须改变实现方式 ，即可对网页、电子邮件 、Ｂ 、 ＢＳ
微 博等各种传播媒体上信息进行过 滤。 ４ 针对特定的干扰信息具 有—定的抗干扰能力。 ）
●
收 稿 时 间 ： ０２ ０ — ７ ２ １ — ７ １
作者简介： 刘剑 （ ９ ３ ） １８ 一 ，男， 陕西， 助理工程师， 硕士， 主要研 究方向 ：网络信息安全、中文信息处理 ；吕国瑛 （ ９ １ ） １７ 一 ，男，山西， 讲师， 本科 主要研 究方向 ：网络信息安全、数据挖掘 ；孙迦 （ ９ ３ ，女，江苏，高级工程师，硕士，主要研 究方向：信息加工处理。 １７ 一）
的需 求 ，采用 不 同的方 式， 比如 邮件 过 滤、新 闻组 过 滤等。
次 差别等 因素的影响，但针对 特定 的内容可 以获得 比较 良好
的过滤效 果。利用 Ｓ ＯＭ网络进 行有监督 的自组织学 习，模拟 人 的思维对模式 的权值进行打分，可 以缩短学 习时间，提高分 类精度 ，代替人进行重复 劳动。但过 滤效果 目前还不够理想 。 主要原因为，在实验 过程 中，训练集 的规 模较小 ，Ｓ Ｍ 网络 Ｏ 初 始化条件不够理 想 ；人工抽取 模式选 择范 围有一定的局限 性， 可能造成针对性太强 ， 并不能完全的反映 出评 分的客观性 。 可以认 为，人工 神经 网络方式在 扩大训练 集规模 ，进一 步改 进训练算法后必能 获得更 好 的效 果 ，使今 后研 究和发展 的方 向。通 过对人工神经 网络方 式获得规则集 进行人工 比较 和选 择，形成最 后实际应 用的规则库 。将包含有该 内容的 ７ 篇文 ８
图６ 过滤过程示意图
发 完成 。算法 实现 的采 用了 Ｃ ＋ Ｔ ｃ ＋标 准模版 库 ）进 ＋ Ｓ Ｌ（ ＋ 行 开发 ，极大地提高了编程效率 、程序质量 和性 能。
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ ｄ ｅ ｓ ｆ ｒ ｔｏ ；ｅ ｄ ｎ ｙ；ｎｆｒ ｔ ｎｆｌ ｒｎ ｙｗ ｒ ：ａ ｖ ｒｅｉ ｏｍａ ｎ ｔｎ ｅ ｃ ｉ ｏ ｍａ ｏ ｔｉ ｇ ｎ ｉ ｉ ｉ ｅ
０引言
目 ，互联 网上不 良信息的传播有愈演愈烈的趋 势，不 良信息通过网络上 的各种途径 向普通 网民散 播，混淆视听，干扰了网 前 民正常的工作学 习，影响了辨别是非的能力 。在传播过程 中，这些信息往往采 取了一些 变形 手段 逃脱传 统的内容过滤系统，加 大了识别 的难度 ，比如利用汉字不 同编码，加人干扰信息 （ 比如用拼音或多个汉字表达一个汉字等 ） 。针对以上 这些情况，本 等 文设计与实现了一个 基于内容识别 的智 能信息过 滤系统，该 系统能 对具 有不 良倾 向的特定信息 进行识别 和监 控。系统 根据规则
图５ 网页 内容 的 过 滤
本 实例 的应 用背景是论 坛、微 博等 的管 理 问题 。 目前 的
Ｉ ｔｒ ｅ 内容服务商，通常都提 供这些服务，用户只需通过简 ｎｅｎ ｔ
单 的注 册，就可 以自由地上传信息。还有一些虚拟主机 ／ 空间
提供商提供支持 Ａ Ｐ Ｓ Ｅ 、ＪＰ Ｈ 、Ｃ Ｉ Ｓ ，Ａ ＥＮ Ｔ Ｓ 、Ｐ Ｐ Ｇ 的虚拟主机 ，
现 ，即可判断该文 章不 仅与 内容相关 ，而且带有某种倾 向性 ，
需要进一步利用分析程序进行判断 ； 如果出现表示动作 的词语 ， 应根据上下文 ， 利用规则库 中的模 式进行 扫描 ， 然后进行判断。 在今后 的研究 中，建 立这一特征项 ，还可以引入机器学习的方 法， 自动捕 获新的模 式。
集中的模 式和模 式的权值 ，对某一特定文本进行判断 ，确定该文本 的倾向性 ，达到对特定内容文本信息 的识别和过滤 口 。
１系统设计
１１系统需求 ．
通过 对实际应用 的分析，确定 了以下系统需求 ： １ ）能够准确地对 特定 内容的文本信息进行识别 。主要针对变 形的不 良网络词汇。 ２ ）系统 的过滤 、训练算法具有通用性 。对于人工抽取 的不 同模式集 ，可通 过调整参 数达 到对不同内容 的过滤 ，实现系统的 伸缩性和扩容性。
的Ｄ Ｌ Ｌ ，达 到 最 佳 的测 试 效 果 。在 实 际 应 用 中，也 可 以通 过
现 ，有可能与特定 内容相关 ，可以认 为此 时该 文章 为中性，不 带明显倾 向性 ； 具有明显倾 向特征表示 ，—旦该词在文章中出
进一步封装 ，以 Ａｃｉｅ ｔ Ｘ对象的形式在 脚本语言环境 中使用， ｖ 扩大其通用性 。 本模型中，过滤程序以 Ｗｅ 服务的形式运行在 Ｗｅ 服务器 ｂ ｂ 上。网络用户通过 Ｈ Ｔ Ｔ Ｐ协议访 问 Ｗｅ 服务器 ，服务器 收到处 ｂ 理请求时，以环境变量和标准输入的形式将来 自用户的信息传
以达 到 ８ ％ 以 上 。 ０
１ ． 扰 信 息 的 处 理 ４干
通过 对收 集到 的包含某一 特定 内容 的文 章进 行分析，发 现该类型具有不良倾 向性 的文档具有如下的特征 ： １ ）在抽取模式过 程中，用词不一定可以作为判断的依 据， 因为合法文档可能为了批驳的需要而引用了一些不 良词语。有 些词语单独存在时，具 有中性含义 ，不具 有倾 向性 ，但在句子 中具有倾 向性 。
ａ ａｙ ｉ ｆｐ ｃｉａ ｐｐｉａｉｎ ｅ ｔｂｌ ｈ ｄｔｒ ｅｍ ｌ ａ ｅｏ ｅｄ ｍ ａｎ ｏ ｅ ｇ ，ｄ ｓｇ ｅ ｏ ｏｙ ｅｏ ｅｆｌｅ ｎ ｌｓｓｏ ｒ ｔ ｌ ａ ｃ ａ ｌ ｔｏ ， ｓａ ｉ ｅ ｅ ｅｂ ｓ ｆｔ ｏ ｉ ｋｎ ｗｌｄ ｅ ｅｉｎ ｄ ａｐｒｔ ｔｐ ｆｔ ｔｒ ｃ ｓ ｈ ｈ ｈ ｉ ｓ ｓｅ ｔ ｙ ｔｍ ｏ ＢＢＳ ｓｔ，ｔ ｅｓ ｓｅ ｈ ｓｔｅｆｌ ｒ ｎ ｏ ｉ ｒｎ ａ ｂ ｌｉｓｏ ｒｉｕａ ｏ ｔｎ ｆ ｒ ｔ ｎ ｏ ｅ ｉｅ ｈ ｙ ｔｍ ａ ｔ ｉ ａ ｄ ｍ ｎｔ ｉｇ ｃ ｐａ ｉｉｅ ｆａｐａｔｃ ｌｒｃ ｎｅ ｔｉ ｏ ｍａｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｅ ｎｇ ｏ ｔ ｎ ｏ ｈ ｎ ｔ ｏｋ， ｎ ｃ ｖ ｄｇ ｏｄｐ ａ ｔ ａ ｆｅ ｔ ｅ ｗ ｒ ａ ｄａ ｌ ｅ ｏ ｒ ｃｉ ｌ ￣ｅ ｃ ｅ ｃ．
不少空 间用户白行建 立了论坛 ，经常是一两个月都不管理，使 访 问者有机可乘 ，发 表了不良信息，服务商根本不知道，也无 法 管理 ，直至公安部 门警告 网络空间提 供商 有非法信息出现 ，
使 提供 商处于非常被动的状态 ， 而且多次 出现此类问题 就有可
能 被公 安 部 门查 处 。
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｔｈｓｐ ｐｅ ｓｂａ ｅ ｎ Ｎａｕ ａ ｎ ｕ ｇ ｄｅｓａ ｄｎ ｎ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｔｃ ｎ ｌｇ ，ｔｒ ｕ ｈ ｔｅ ｔａ ｔ ｉ ａ ｒｉ ｓ ｄ ｏ ｔ ｒｌＬａ ｇ ａ ｅＵｎ ｒｔｎ ｉｇ ａ ｄ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ ｈ ｏｏ ｙ ｈ ｏ ｇ ｈ ｅ
ＬＩ Ｊ ａ ． Ｖ ｏ ｙ ｎ ． ＵＮ ｉ ｕ ｉｎ Ｌ Ｇｕ — ｉ ｇ Ｓ Ｊａ
（Ｅ ｇ ｅｒ ｇＵ ｉ ｒｔｏ Ｓｃｎ Ａ ｔｌｙ ｏｃ， ｉ ｎＳａｘ７０ ２， ｈ ａ ｎ ｉ ｅｉ ｎ ｅｓｙ ｆ ｅｏ ｄ ｒｌｒＦ ｒ Ｘ ＇ ｈｎｉ １０５Ｃ ｉ ） ｎ ｎ ｖ ｉ ｉｅ ｅ ａ ｎ
权值 的概念 ，这样可以有效解决合法文档 中的不 良信息的引用
问题 。