近年来,随着以因特网为主体的信息高速公路不断普及和发展,信息技术已经渗透到我们社会生活的每个角落,它正在以前所未有的速度和能力改变着我们的生活和工作方式,因特网上的数据与信息也以前所未有的速度剧烈膨胀,Internet成为当今世界上最大的分布式数据库,我们已经进入了一个“信息爆炸”的时代。信息增长带来了双面的效应。一方面,用户可以从因特网上获取丰富的、最新的信息,从而在学习、消遣的过程中充实自己、提升自己;另一方面,由于因特网信息的开放性、个人化,一些不法分子利用计算机网络复制、传播和查阅一些色情的、种族主义的、暴力的、封建迷信或有明显意识形态倾向的信息,这些信息对社会的危害极大。如何过滤掉与自己需求无关的信息,快速准确的获得所需信息并免受非法信息侵扰,已经成为当前互联网发展研究的一个重点。本文主要研究网络信息过滤问题,内容涵盖了网络信息过滤的各个处理阶段,围绕信息过滤模型的查全率和查准率两个主要技术指标,在如下几个方面进行了研究和探讨:1、对网络信息过滤的研究背景和研究现状做了分析,阐明了信息过滤同信息检索的关系,指出了信息过滤效果的评价指标。本文首先对网络信息过滤的研究背景和研究现状进行了分析,指出国内外有关信息过滤的研究目前以核心算法为主,算法研究集中在特征抽取与过滤算法。特征抽取的目的在于使用最少的特征表示出文档的含义。算法研究主要有两个趋势:第一个趋势是传统的关键词匹配方法逐渐的被较复杂地自然语言处理技术所取代。第二个趋势是用户模型的手动输入逐渐的被自动的机器学习所取代。其次指出信息过滤与信息检索如同硬币的正反面一样,既有区别,又有联系。最后对信息过滤效果的两个评价指标查全率和查准率做了研究,并指出了二者的相互关系。2、对网络信息过滤的关键技术进行了分析比较。对中文自动分词进行了研究探讨,对基于词典的分词算法和无词典的分词算法进行了介绍,研究发现基于词典的分词算法的分词效果优于无词典的分词算法。对常用的特征提取方法文档频率(DF)、信息收益(IG)、互信息(MI)、开方拟合检验(CHI)、术语强度(TS),进行了研究,指出其提取效率的高低为CHI>MI>DF>TS>IG,并阐明综合运用多种特征提取方法才能得到较好的提取效果。对常用的文本表示模型布尔逻辑模型、向量空间模型、概率推理模型进行了分析,并阐明上述模型的优缺点。对常用的文本分类算法Rocchio方法、K-元最近邻居方法以及Na?ve Bayesian方法进行了研究,通过实验发现在采用向量空间的文本表示模型中,Rocchio方法具有较好的分类效果。3、提出了基于遗传算法的网络信息过滤模型。基于遗传算法的网络信息过滤模型与传统的信息过滤模型相比较,主要有以下创新点:第一,提出了用户兴趣模型的遗传校正算法。第二,对传统的用户兴趣模型与待过滤文档的匹配算法了进行了研究改进,提出了一种新的匹配算法。第三,提出了利用相关度反馈技术修改用户兴趣文件的迭代算法。最后对四种网络信息过滤模型布尔逻辑模型、向量空间模型、概率推理模型和基于遗传算法的模型进行了实验模拟,实验结果说明基于遗传算法的信息过滤模型和传统的信息过滤模型相比在查准率和查全率方面都有了明显的提高。4、设计实现了基于遗传算法的网络信息过滤系统。该系统主要由Profile的生成模块、Profile的重建模块、数据包捕获模块、网络协议分析模块、过滤模块五个模块组成。从适当的减小分类特征向量的长度、减少系统捕获的原始数