無線互聯(lián)網(wǎng)不良信息過濾系統(tǒng)的研究與設計.pdf

1、隨著移動通信行業(yè)高速發(fā)展，人們對移動通信的需求已不再只是話音的通信，人們更需要通過手機終端以及無線通信網(wǎng)絡隨時隨地的獲取所需信息。在這種背景下，無線互聯(lián)網(wǎng)應運而生并且快速成長，WAP網(wǎng)站如雨后春筍般涌現(xiàn)，人們可以隨時隨地通過手機訪問這些WAP網(wǎng)站獲取相關信息。然而人們在享受WAP上網(wǎng)帶來的便利的同時，也受到了WAP網(wǎng)站上不良信息的困擾，WAP網(wǎng)站充斥著的大量的不良信息不但干擾了人們正常信息的獲取，同時也給手機用戶帶來扣費陷阱，造成用戶利

2、益損失，而這些不良信息更是直接的侵蝕了青少年的思想和世界觀、價值觀。 針對無線互聯(lián)網(wǎng)的不良信息過濾迫在眉睫。然而目前對于不良信息過濾的研究和應用主要還是集中在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)上，而對無線互聯(lián)網(wǎng)信息過濾的研究和應用則很少。另一方面，目前無線互聯(lián)網(wǎng)的訪問途徑比較單一，接入網(wǎng)絡也在移動通信運營商的監(jiān)控和管理之下，所以從實際應用角度講，移動運營商在其網(wǎng)絡中建設不良信息過濾系統(tǒng)是比較有效和容易實現(xiàn)的。 為此，本文針對無線互聯(lián)網(wǎng)不良信息過

3、濾該課題進行研究。結合移動運營商的實際網(wǎng)絡結構，設計了無線互聯(lián)網(wǎng)不良信息過濾系統(tǒng)的整體架構和在網(wǎng)絡中的部署方案。同時研究了文本過濾的相關模型和理論，選擇適合于無線互聯(lián)網(wǎng)不良信息過濾系統(tǒng)的文本分類算法，并進行一定的改進，提出了基于反饋學習的類中心向量分類算法，實驗表明，反饋學習確實提高了分類算法的性能。本文還提出并設計了用于主動發(fā)現(xiàn)不良信息網(wǎng)站的WAP網(wǎng)絡爬蟲系統(tǒng)，作為不良信息過濾系統(tǒng)的補充，主動抓取和分析WAP網(wǎng)頁內容，識別不良WAP網(wǎng)