检索结果-内蒙古大学图书馆

情报学报 2004年第3期23卷 326-332页

作者：黄晓斌邱明辉中山大学信息管理系，广州510275

网络信息过滤是根据一定的标准和利用一定的工具从动态的网络信息流中选取相关的信息或剔除不相关信息的一系列过程.本文论述了网络信息过滤的原理, 概述了网络信息过滤系统的主要类型,分析网络信息过滤软件的结构和功能、介绍了过滤软... 详细信息

网络信息过滤是根据一定的标准和利用一定的工具从动态的网络信息流中选取相关的信息或剔除不相关信息的一系列过程.本文论述了网络信息过滤的原理, 概述了网络信息过滤系统的主要类型,分析网络信息过滤软件的结构和功能、介绍了过滤软件的评价与选择方法.

关键词：网络信息过滤过滤软件软件结构软件评价

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网络信息过滤对美国公共图书馆的影响

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图书馆杂志 2005年第5期24卷 65-68页

作者：罗曼中山大学信息管理系广州510275

本文分析了美国《儿童互联网保护法》及相关政策对美国公共图书馆的影响,指出安装过滤软件在美国公共图书馆引发的种种问题。

关键词：公共图书馆网络信息过滤美国相关政策过滤软件保护法互联网

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网络信息过滤在美国公共图书馆中的应用

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图书馆理论与实践 2004年第1期 84-85,94页

作者：赵俊玲河北大学管理学院河北保定071002

探讨了网络过滤的主要方法 ,介绍了当前美国对于公共图书馆进行网络信息过滤的争论 ,并分析目前网络信息过滤在美国公共图书馆中的应用情况。

关键词：美国公共图书馆网络信息过滤计算机软件法制建设

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网络信息过滤的策略研究

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现代情报 2008年第11期28卷 70-72页

作者：李志义华南师范大学经济与管理学院广东广州510631

本文首先介绍了信息过滤的一般模型,接着从信息过滤的相关法律与道德问题、技术与标准、反过滤等方面,分析了目前网络信息过滤存在的主要问题,由此进一步探讨了我国信息过滤发展的策略,并对信息过滤的发展前景进行了展望。

关键词：网络信息过滤模型策略

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语义Web与网络信息过滤

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情报理论与实践 2004年第2期27卷 193-195页

作者：田稷浙江大学图书馆浙江310027

分析了信息过滤的方法、实现技术和存在问题 ,介绍了语义Web的定义、关键技术、体系结构 ,以及对网络信息过滤的意义。

关键词：语义Web 网络信息过滤因特网 RDF 资源描述框架本体论

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高校图书馆网络信息过滤现状的调查与分析

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图书馆学研究 2008年第7期 43-44页

作者：张鑫黑龙江大学信息管理学院2006级情报学硕士研究生

为了了解当前我国高校图书馆网络过滤的现状和问题,对全国几十所高校图书馆进行了问卷调查。在此基础上,利用SPSS软件对调查数据进行统计分析,并提出了改进建议。

关键词：网络信息过滤高校图书馆 SPSS 协同过滤信息素质

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基于隶属函数参数自学习的网络信息过滤技术的研究

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云南农业大学学报（自然科学版） 2010年第5期25卷 743-746,750页

作者：王岚云南警官学院基础课程教研部云南昆明650223

网络信息过滤的研究是当前一个比较热门的话题。网络信息的筛选和过滤则是对信息按照预先确定的标准进行分类。给出了一种模糊隶属函数参数自学习的方法来对信息进行客观的分类,从而使网络信息过滤的正确率得到大大提高。

关键词：隶属函数参数学习自适应网络信息过滤神经网络

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基于数据挖掘技术的网络信息过滤系统设计

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现代电子技术 2018年第16期41卷 51-54页

作者：刘玉娥云南大学滇池学院云南昆明650228

对网络信息进行过滤,在提高网络安全性能方面具有重要意义。传统网络信息过滤系统一直存在信息过滤不完整、效率差的问题,故提出并设计基于数据挖掘技术的网络信息过滤系统。网络信息过滤系统硬件主要由数据采集模块、数据处理模块、数... 详细信息

对网络信息进行过滤,在提高网络安全性能方面具有重要意义。传统网络信息过滤系统一直存在信息过滤不完整、效率差的问题,故提出并设计基于数据挖掘技术的网络信息过滤系统。网络信息过滤系统硬件主要由数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、控制界面模块和过滤及反馈模块组成,在过滤及反馈模块引入数据挖掘技术,对各个重要数据进行分析,并给出部分软件代码,实现网络信息过滤系统的优化。实验结果表明,以调和平均值为指标,对改进设计系统进行验证,其查全率及查准率的调和平均值较高,具有一定的优势。

关键词：网络信息过滤数据挖掘网络安全数据采集调和平均值查准率

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遗传算法及其在网络信息过滤中的应用研究

遗传算法及其在网络信息过滤中的应用研究

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作者：王乾龙山东师范大学

学位级别：硕士

遗传算法(Genetic Algorithms)是通过借鉴生物界进化选择机制发展而来的一种自适应智能优化算法。它适合在复杂问题以及非线性问题等传统算法较难以解决的领域中应用。该算法最大的特点是并行计算的隐蔽性以及对问题求解的全局搜索性。... 详细信息

遗传算法(Genetic Algorithms)是通过借鉴生物界进化选择机制发展而来的一种自适应智能优化算法。它适合在复杂问题以及非线性问题等传统算法较难以解决的领域中应用。该算法最大的特点是并行计算的隐蔽性以及对问题求解的全局搜索性。在目前的智能计算领域中，对遗传算法及其应用的研究是一个热点。网络信息过滤技术是随着网络的不断发展与普及而产生的。随着网络上各类应用的接踵而至，网络传输的信息也目不暇接。网络在丰富人们精神与物质生活的同时也很难控制各种不良信息的出现、传播。另外，巨大的网络信息量，也使网络使用者很难快速准确的定位与获取自己所需要的信息。网络信息过滤技术产生的目的就是为了解决上述的问题。网络信息过滤技术主要在网络信息获取与表示、用户模板构建、文档分类等方面上进行研究。本文首先对遗传算法进行了研究，并针对其缺点，提出了一种基于细分变异算子策略的算法改进思想。并在此基础上，将改进后的遗传算法应用到网络信息过滤中的用户模板构建模块当中。综合来看，本文主要的工作可以总结为一下几个方面： 1、对遗传算法进行了探讨与研究，并针对该算法的不足，提出了一种改进算法思想。本文对基本遗传算法的原理及应用进行了深入研究，对算法在解决现实问题中的特点进行了总结，最终针对该算法中诸多不足，提出了一种基于细分变异算子策略的改进遗传算法思想，文中在MATLAB仿真实验平台下，使用公认测试函数对该改进方法进行了验证测试，测试结果表明了该算法的优越性。 2、对信息过滤关键技术进行探讨，并将改进遗传算法应用到网络信息过滤的模板优化当中。本文在对遗传算法进行研究的基础之上，还对网络信息过滤相关技术进行了探讨，并最终将遗传算法的优点特性应用到了网络信息过滤当中。文本使用改进后的遗传算法产生网络信息过滤当中的类别模板并进行优化，最终提高了文本分类的准确性。 3、结合遗传算法以及多分类算法，设计并实现了网络信息过滤系统。本文通过使用文中提出的遗传改进算法对文档进行训练，构建出类别模板，最终使用组合的多分类器对网络待测分类文本进行分类，最终实现了一个网络信息过滤系统。经测试，该系统稳定、可靠，能够高效的完成对网络信息的分类和过滤等任务。

关键词：网络信息过滤遗传算法文本分类分类算法特征选择

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模糊遗传算法及其在网络信息过滤系统中的应用研究

模糊遗传算法及其在网络信息过滤系统中的应用研究

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作者：赵丽娜山东师范大学

学位级别：硕士

随着网络信息数量在互联网上日益庞大,对于网络信息质量的要求也越来越高,越来越多探索网络信息过滤的新技术正在逐步的发展中,由于网络信息动态性极强,而这些动态性主要表现在网页内容的增减和链接地址的动态变化上,因此网络信息内容... 详细信息

随着网络信息数量在互联网上日益庞大,对于网络信息质量的要求也越来越高,越来越多探索网络信息过滤的新技术正在逐步的发展中,由于网络信息动态性极强,而这些动态性主要表现在网页内容的增减和链接地址的动态变化上,因此网络信息内容过滤主要针对网页上的动态信息流,在处理大量的冗余信息数据时,还要满足用户对动态信息的需求量,过滤用户不感兴趣的信息,网络信息过滤系统就是从动态的数据流中收集或去掉某些文本信息。开发出一种网络信息过滤系统其目的主要在于过滤网络上的不良信息,这是其过滤系统的主要功能,过滤内容主要体现在色情、暴力、犯罪等不良信息。在本课题中,根据基于传统遗传算法的网络信息过滤系统中提出了一种新的算法,即模糊遗传算法。模糊遗传算法是根据网络信息过滤系统中存在的不确定因素,包括参数,权重等因素的调整,在传统遗传算法优化的基础上,分析文档训练集的特点,提高文本分类的性能,加入模糊方法调整参数值和权重,使得这些因素能够随着系统环境的变化而变化,模糊遗传算法研究理论具体体现在以下四个方面: 1、充分分析网络信息过滤模型网络信息过滤系统结构主要体现在数据包捕获、特征选择、优化算法、分类算法上,对该系统每一部分的关键技术进行理论分析,分析其优缺点,提出改进方法,充分提高网络信息过滤效果。 2、文档训练集处理技术在以往对文档集的处理上,通常是将语料中的训练文本平等对待,没有考虑到各个文本所起的不同作用,为改进这些缺陷,在本课题中,将重点考虑训练文本对于分类所起的不同作用,根据文档重要性将文本区别对待。对于训练文档的处理主要体现在划分文本段落和设置文档权重。文本段落的划分主要包括将文本分为首段、中间段、尾段,及其不同段落的结合,针对每一部分段落在文本中所起的作用不同,选出重要的段落参与训练。由实验得出将首尾段结合在一起要比单独的段落分类效果要好。利用段落训练来代替整篇文本的训练,这不仅大大减轻了时间复杂度,而且也减轻了系统负担,提高了系统运行效率。在大规模的语料文档中,每部分文档所含的内容不同,在分类中所起的作用也是不同的,即将其称为文档的重要性,在本课题研究工作之一就是文档的重要程度,即文档权重,利用模糊计算方法应用到本系统中,根据不同的类别语料文本结合分类效果模糊调整文档权值,以使其重要的文档能够得到充分的应用,进一步提高训练语料文档的质量。 3、遗传算法参数调整遗传算法中涉及到的参数主要包括种群大小,选择概率、交叉概率及变异概率的设定,进化代数的设定等。这些参数对遗传优化的质量有很大的影响,而在以往的遗传算法参数设置上都是预先设置的固定值,这些值不能随着遗传环境的改变而改变,因此,为改进这些参数,在本课题中利用模糊调整方法合理设置这些参数值,主要体现在对交叉率和变异率根据遗传搜索的不同环境下做出不同的调整,使其在遗传算法优化阶段得到很好的利用,使遗传算法优化取得最优解。 4、模糊调整特征项权重文本特征项利用特征选择方法计算其相应权值,利用遗传算法优化训练特征项,选出最有意义的特征项,由于权值结果在很大程度上影响分类效果,因此,需要对特征项权重依据系统环境的变化做出适当调整。在本课题中提出一种改进特征项权重的方法,即利用特征项区分度的方法模糊调整特征项权重,将调整后的特征项权重生成新的分类模板,由实验证明可知,根据特征项权重调整后进行文本分类,实验效果高于调整之前的分类效果。

关键词：网络信息过滤模糊遗传算法文本分类特征项权重

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