随着互联网的快速发展,各种不良信息(反动、色情、暴力等)在互联网上的传播也越来越毫无节制;同时,由于新兴的WEB2.0,Blog和P2P等技术的发展,使得以往的基于信息源,网站的分级标注,URL管理等互联网监管技术面临着新的挑战,通过以上的这些技术对信息发布者发布的内容进行监控变得越来越困难,一个可行的办法就是通过对发布者发布的内容进行监管,这样就可以解决以往监管方案的弊端,这就是基于内容的网络监管的出发点。概念是事物本质特征的概括和抽象,相比于词语而言,具有更高的抽象性。一个概念可以对应于一个词语,也可以对应于若干个词语;概念网则是由概念构成的网络结构,由概念节点和概念之间的关系组成。通过概念网来对文本内容进行表示,可以从语义角度对文本进行理解。本文介绍了一种针对不良文本过滤的概念网的实现和过滤方法。根据不良文本的特点,提出了一种用二元词组来表示概念的方法,并用模糊集隶属度来表示概念的相关度,进而提出了两种概念提取的方法;并在此基础之上构建了一种递归性质的概念网结构,它是通过对概念进行聚合而成的三层概念模型,每一层的概念都是由下层概念聚合而成。同时根据这种概念网的特点设计了一种过滤算法,该过滤算法能够对待过滤文本进行概念推理,推理是一个对概念节点的性质进行判断的过程,根据推理的结果判断该文本是否应当被过滤,实验表明该方法具有判决速度快,准确率高的特点。