基于字频统计和数据挖掘技术的不良网页过滤模式的构建与应用  

Research and Application about Unhealthy Webpage Filter Model Based on Words' Frequency and Data Mining Technology

作　　者：唐坚刚 熊国萍[1] 

机构地区：[1]上海理工大学计算机工程学院,上海200093

出　　处：《厦门大学学报（自然科学版）》2007年第A02期69-71,共3页Journal of Xiamen University：Natural Science

基　　金：上海市高等学校青年科学基金项目(03SQ05)资助

摘　　要：为快速有效地过滤不良网页以保障校园网信息安全,创造性地提出了一个基于字频统计和数据挖掘技术的不良网页过滤模式,通过自适应样本库构建不良类类别特征字库,并以此为基础构建智能化的不良类类别模式,用以实现不良网页的过滤.实验表明,该模式能以较快的速度和较高的准确率过滤测试文档集中的不良网页.In order to filter unhealthy webpage more efficiently, the article brings forward in a new way a unhealthy webpage filter model based on words＇ frequency statistic and data mining technology. It takes advantage of self-adaptation material warehouse to build intellectualized classifying model Our experiment proves that this mode can filter unhealthy webpage at higher speed and satisfying precision.

关 键 词：网页过滤 字频统计 特征字 数据挖掘 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]