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摘要:
针对互联网日益泛滥的色情信息,分析了向量空间模型中KNN算法,并对它的缺陷进行了改进,将其运用于色情网页过滤中,提出了一种色情网页过滤解决方案.该方法首先对特征项的选取和权重计算的方法进行了优化,然后使用改进后KNN算法进行网页分类.实验表明,通过改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了网页分类的精度和速度,能有效地识别并过滤色情网页.
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文献信息
篇名 用于色情网页过滤中的KNN算法改进
来源期刊 计算机安全 学科
关键词 KNN算法 向量空间模型 特征选择 权重计算 色情网页过滤
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目 学术·技术
研究方向 页码范围 17-19,22
页数 4页 分类号
字数 4211字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0428.2009.09.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 康进峰 解放军信息工程大学电子技术学院 3 15 2.0 3.0
2 王国营 解放军信息工程大学电子技术学院 17 222 6.0 14.0
3 梁春迎 解放军信息工程大学电子技术学院 3 20 2.0 3.0
4 谭晓贞 3 16 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
KNN算法
向量空间模型
特征选择
权重计算
色情网页过滤
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机安全
月刊
1671-0428
11-4647/TP
大16开
北京市海淀区万寿路27号
82-27
2001
chi
出版文献量(篇)
6030
总下载数(次)
9
总被引数(次)
15858
论文1v1指导