该文通过研究数据挖掘以及文本挖掘技术的思想,建立了中文文本挖掘模型,提出了基于文本信息的数据挖掘体系结构.利用网络底层信息获取技术进行BBS和Email数据包的截获,通过对截获的数据包相关协议的分析,实现了文本挖掘的源信息采集;根据中文词的特点,把设立切分标志法与词相关性分析相结合,对中文文本进行分词预处理:采用向量空间模型和TFIDF公式实现了文本信息的结构化表示;使用分类分析法,对结构化文本信息进行分类,得到文本挖掘的分类结果.最后,将文本挖掘所获得的知识应用于网络信息过滤中,即:把知识的特定信息域和分类特征向量作为信息过滤的规则,对网络中Email和BBS文本信息进行过滤,解决了网络服务中存在大量不良信息的问题. 该文从理论探讨和应用系统实现两个角度对文本挖掘技术进行了深入研究,给出完整、可行的知识获取方法,满足了网络信息过滤的需要.实践应用表明:将文本挖掘技术应用于解决网络不良信息问题是一次成功的探索和研究,具有较好的应用价值.