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基于自适应学习的文本信息过滤系统

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摘要

面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤能够解决问题.针对现有自适应系统的不足,提出了提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法.采用增量迭代学习算法来逼近真实的过滤模板,结合非法网页的分布函数自适应调整阈值,不断提高过滤精度,并运行于一个校园网关之上,取得了较好的效果.

著录项

来源
《计算机应用与软件》 |2010年第1期|9-10,28|共3页
作者
沈凤仙; 朱巧明;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏;

苏州;

215006;

江苏省计算机信息处理技术重点实验室;

江苏;

苏州;

215006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
自适应内容过滤; 增量反馈; 阈值优化; 向量空间模型;

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