移动网络环境中不良信息智能过滤方法仿真

刘凯

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移动网络环境中的信息良莠不齐,为了避免移动网络接收和发送不良信息,通常需要实时监测并对不良信息进行实时过滤.常规的不良信息过滤方法是采用基于网络的词汇倾向性判别,使用的语义和语法要素较少,易引起误判,查全率和查准率较低且难以满足实时性要求.针对上述问题,提出基于模态匹配的移动网络环境中不良信息智能过滤方法.根据移动网络正类和反类信息计算特征的权重,构建网络信息特征库并构造领域本体;再依据正类领域信息得到本体元素权重库;采用贝叶斯分类算法根据本体元素权重进行领域分类,得到候选网络信息;将监测到的网络信息与候选网络信息进行模态匹配,以获得的匹配度作为判定依据实现不良信息过滤.实验结果表明,所提方法具有较高的查全率和查准率,且执行时间能够满足移动网络环境的实时性要求.

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来源
《计算机仿真》 |2018年第10期|329-332|共4页
作者
刘凯;
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作者单位

宁夏医科大学现代教育技术中心;

宁夏银川750001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
移动网络环境; 不良信息; 智能过滤; 模态匹配;

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