基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的Web內(nèi)容過濾系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、Web內(nèi)容過濾系統(tǒng)作為重要網(wǎng)絡(luò)信息安全設(shè)施，通過對(duì)Web內(nèi)容信息進(jìn)行識(shí)別過濾，使得有害Web信息不能進(jìn)入受保護(hù)的網(wǎng)絡(luò)，在保護(hù)青少年身心健康和凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境方面起了積極作用。 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有概率表達(dá)能力強(qiáng)、增量學(xué)習(xí)特性好等優(yōu)點(diǎn)，但其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，構(gòu)造難度大，難以在實(shí)際應(yīng)用。BM-IF是一個(gè)簡(jiǎn)化了的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，在保留了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力的基礎(chǔ)上，大大簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 使用簡(jiǎn)化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類模型作為分類器，Web內(nèi)容過濾系統(tǒng)能在

2、運(yùn)行過程中不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)，具有較強(qiáng)主動(dòng)學(xué)習(xí)能力和主動(dòng)適應(yīng)能力，同時(shí)簡(jiǎn)化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以結(jié)合專家知識(shí)和學(xué)習(xí)知識(shí)，讓本系統(tǒng)的用戶方便靈活的定義自己的過濾類別。 本文針對(duì)以往Web內(nèi)容過濾系統(tǒng)準(zhǔn)確率低、覆蓋率低，用戶維護(hù)困難等缺點(diǎn)，提出了根據(jù)Web數(shù)據(jù)挖掘思想建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類模型。這一模型充分利用了Web內(nèi)容信息、Web鏈接信息、Web使用信息進(jìn)行分類，通過對(duì)大量上述三類信息的學(xué)習(xí)，不斷提高分類決策的性能。 本文還對(duì)分類影