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一种基于改进Rocchio的网络信息过滤反馈算法研究
  • 期刊名称:山东科学
  • 时间:0
  • 页码:31-34
  • 语言:中文
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014
  • 相关基金:国家自然科学基金(60873247);山东省自然科学基金(Y2006G20)
  • 相关项目:基于模糊遗传算法的网络信息特征分析与过滤算法研究
中文摘要:

随着互联网上信息的迅速增长,网络安全日益引起人们的关注。提供一定手段管理网络用户,尤其是青少年用户具有十分重要的意义。本文利用向量空间模型,Rocchio方法生成类别过滤模板,采用余弦算法比较待过滤文档和类别模板的相似度,并提出一种利用反馈动态修改模板的反馈机制。实验表明本文提出的反馈方法是切实可行的。

英文摘要:

Network security is increasingly important with the rapid growth of the information on the web, so it is very significant to provide a certain method to administer network users, especially younger users. This paper presents an approach that of generating category filtering templates with a vector space model, the method of Rocchio, employs cosine algorithm to compute the similarity between documents for filtering and category filtering templates, and proposes a dynamic feedback mechanism to amend the category templates. Experiment shows that the feedback mechanism is practicable.

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