【摘 要】
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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
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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
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