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面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,提出了提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。采用增量迭代学习算法来逼近真实的过滤模板,结合非法网页的分布函数自适应调整阈值,不断提高过滤精度,并运行于一个校园网关之上,取得了较好的效果。
基于自适应学习的文本信息过滤系统
【摘 要】
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面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,提出了提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。采用增量迭代学习算法来逼近真实的过滤模板,结合非法网页的分布函数自适应调整阈值,不断提高过滤精度,并运行于一个校园网关之上,取得了较好的效果。
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2010年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60673041）.
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