【摘要】：通信網(wǎng)絡(luò)中的不良信息進(jìn)行識別提取是實現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)偵查和信息監(jiān)管的重要手段。采用當(dāng)前方法進(jìn)行不良信息識別提取過程中,難以提取出通信網(wǎng)絡(luò)中不良信息特征項,存在識別準(zhǔn)確率低的問題。為此,提出一種基于樸素貝葉斯的通信網(wǎng)絡(luò)中不良信息優(yōu)化識別提取方法。該方法先采用柔性匹配技術(shù)識別和提取通信網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)奈臋n變形特征項,計算出通信網(wǎng)絡(luò)中文檔信息特征項的權(quán)重,對具有變形形式的文檔信息特征項賦予較高的權(quán)重,重新計算向量空間模型中文檔信息特征項權(quán)重,提取出通信網(wǎng)絡(luò)中不良信息特征項,結(jié)合貝葉斯定理對于待分類通信網(wǎng)絡(luò)信息實例集進(jìn)行分類,計算通信網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)奈臋n信息屬于不良信息的聯(lián)合概率,以此作為不良信息特征值與給定的閾值進(jìn)行比較,由此完成通信網(wǎng)絡(luò)中不良信息優(yōu)化識別。實驗結(jié)果表明,所提方法與當(dāng)前方法相比,在識別提取通信網(wǎng)絡(luò)不良信息上的準(zhǔn)確率和召回率均有較大的提升。
【圖文】：

Ｉ逡逑Ｉ逡逑＋邋正確識別ｃ，類別的文檔數(shù)邐主要是因為利用樸素貝葉斯方法先采用柔性匹配技術(shù)計算逡逑＿邐ｘ邋ｃ邐出通信網(wǎng)絡(luò)中文檔信息特征項的權(quán)重，提取出通信網(wǎng)絡(luò)中不逡逑（１４）邐良信息特征項，，結(jié)合貝葉斯定理計算通信網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)奈臋n逡逑將２種不同方法進(jìn)行通信網(wǎng)絡(luò)中不良信息召回率（％）邐信息屬于不良信息的聯(lián)合概率，由此完成通信網(wǎng)絡(luò)中不良信逡逑對比，對比結(jié)果用圖２進(jìn)行表示。邐息優(yōu)化識別，使得利用樸素貝葉斯方法進(jìn)行通信網(wǎng)絡(luò)中不良逡逑１0（＾邐．邐信息優(yōu)化識別提取對應(yīng)的g悸式細(xì)�。辶x希梗板澹掊危蕖唬懼義希福板澹義希罰板澹�、逦］z㈠蝸洛危到崾镥義希懾危危簀危ⅲⅲ藻握攵緣鼻胺椒ń型ㄐ磐韁脅渙夾畔⑹侗鹛崛」體義掀保

本文編號：2522564