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摘要:
通过加入噪声、替代文字等手段隐藏信息内容的真实符号分布,是目前垃圾制造者干扰或躲避过滤器检测的主要手段.介绍一种使用基于条件随机域的序列方法实现垃圾信息特征复原的技术.该方法比现有的基于模式匹配、基于序列比对和基于隐马尔科夫模型等方法在模型建立上有着更大的灵活性和鲁棒性.实验表明,使用条件随机域的特征复原方法可以明显提高基于压缩和内容过滤器的过滤性能.
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文献信息
篇名 基于条件随机域的垃圾信息特征复原
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 条件随机域 垃圾信息 特征复原
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 67-70,106
页数 分类号 TP3
字数 5530字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.07.022
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 张凌 华南理工大学计算机科学与工程学院 142 1178 18.0 28.0
2 方卫东 华南理工大学计算机科学与工程学院 21 136 6.0 11.0
3 刘卫红 华南理工大学计算机科学与工程学院 7 76 3.0 7.0
传播情况
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1997(1)
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2010(0)
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研究主题发展历程
节点文献
条件随机域
垃圾信息
特征复原
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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