软件导刊
軟件導刊
연건도간
Software Guide
2015年
11期
19-21
,共3页
大数据%网络内容识别%聚类%特征提取
大數據%網絡內容識彆%聚類%特徵提取
대수거%망락내용식별%취류%특정제취
在大数据环境下对网络上的不良内容进行识别是实现网络侦查和信息监管的重要手段.当前主要采用人工识别方法,效率低下,可靠性差.提出一种基于奇异特征提取和聚类的大数据环境下不良网络内容识别技术,构建大数据环境下网络不良内容的存储和数据传输模型,对不良内容进行信号模型构建,采用奇异特征提取方法对内容进行特征提取,以此为数据基础进行数据聚类分析,以实现对不良内容的准确识别.仿真实验表明,采用该算法对不良网络内容进行识别准确率较高,可有效实现网络信息的监管和跟踪.
在大數據環境下對網絡上的不良內容進行識彆是實現網絡偵查和信息鑑管的重要手段.噹前主要採用人工識彆方法,效率低下,可靠性差.提齣一種基于奇異特徵提取和聚類的大數據環境下不良網絡內容識彆技術,構建大數據環境下網絡不良內容的存儲和數據傳輸模型,對不良內容進行信號模型構建,採用奇異特徵提取方法對內容進行特徵提取,以此為數據基礎進行數據聚類分析,以實現對不良內容的準確識彆.倣真實驗錶明,採用該算法對不良網絡內容進行識彆準確率較高,可有效實現網絡信息的鑑管和跟蹤.
재대수거배경하대망락상적불량내용진행식별시실현망락정사화신식감관적중요수단.당전주요채용인공식별방법,효솔저하,가고성차.제출일충기우기이특정제취화취류적대수거배경하불량망락내용식별기술,구건대수거배경하망락불량내용적존저화수거전수모형,대불량내용진행신호모형구건,채용기이특정제취방법대내용진행특정제취,이차위수거기출진행수거취류분석,이실현대불량내용적준학식별.방진실험표명,채용해산법대불량망락내용진행식별준학솔교고,가유효실현망락신식적감관화근종.
