通信网络中不良信息优化识别提取仿真
发布时间：2019-08-03 12:45
【摘要】：通信网络中的不良信息进行识别提取是实现通信网络侦查和信息监管的重要手段。采用当前方法进行不良信息识别提取过程中,难以提取出通信网络中不良信息特征项,存在识别准确率低的问题。为此,提出一种基于朴素贝叶斯的通信网络中不良信息优化识别提取方法。该方法先采用柔性匹配技术识别和提取通信网络中传输的文档变形特征项,计算出通信网络中文档信息特征项的权重,对具有变形形式的文档信息特征项赋予较高的权重,重新计算向量空间模型中文档信息特征项权重,提取出通信网络中不良信息特征项,结合贝叶斯定理对于待分类通信网络信息实例集进行分类,计算通信网络中传输的文档信息属于不良信息的联合概率,以此作为不良信息特征值与给定的阈值进行比较,由此完成通信网络中不良信息优化识别。实验结果表明,所提方法与当前方法相比,在识别提取通信网络不良信息上的准确率和召回率均有较大的提升。
【图文】：
Ｉ逡逑Ｉ逡逑＋邋正确识别ｃ，类别的文档数逦主要是因为利用朴素贝叶斯方法先采用柔性匹配技术计算逡逑＿逦ｘ邋ｃ逦出通信网络中文档信息特征项的权重，提取出通信网络中不逡逑（１４）逦良信息特征项，，结合贝叶斯定理计算通信网络中传输的文档逡逑将２种不同方法进行通信网络中不良信息召回率（％）逦信息属于不良信息的联合概率，由此完成通信网络中不良信逡逑对比，对比结果用图２进行表示。逦息优化识别，使得利用朴素贝叶斯方法进行通信网络中不良逡逑１0（＾逦．逦信息优化识别提取对应的g悸式细摺ｅ义希梗板澹掊危蕖唬惧义希福板澹义希罚板澹巍㈠危辍㈠蜗洛危到崾镥义希慑危危箦危ⅲⅲ藻握攵缘鼻胺椒ń型ㄐ磐缰胁涣夹畔⑹侗鹛崛」体义掀保
本文编号：2522564
【图文】：
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