自适应不良网页过滤模式的研究与实践  

Research and application about self-adaptation unhealthy webpage filter model

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：《计算机工程与设计》2008年第20期5324-5326,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：上海市高等学校青年科学基金项目(03SQ05)

摘　　要：基于语义的文本过滤方法往往具有较大的时空开销,为了设计实用快捷而有效的过滤系统,创造性地提出了一个基于字频统计和数据挖掘技术的自适应不良网页过滤模式。以校园网作为研究环境,利用自适应语料库构建智能化的分类模式,通过模式识别过滤校园网中的不良网页。实验结果表明,该模式能以较快的速度和较为满意的准确率过滤测试文档集中的不良网页,具有较强的实用性。A new way a self-adaptation unhealthy webpage filter model based on words＇ frequency statistic and data mining technology is put forward. It takes advantage of self-adaptation material warehouse to build intellectualized classifying model, and unhealthy webpage of university network is filtered by mode identification. The experiment proves that this mode can filter unhealthy webpage at higher speed and satisfying precision.

关 键 词：网页过滤 校园网 特征字 字频统计 过滤模式 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]