基于Vague集的Web内容安全文本分类

• 作者: 封化民 袁野
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 内容安全 文本分类 需求模型 Vague集
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 147-152
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2010.01.034

摘要

随着网络普及应用,Web内容安全问题已经引起人们的高度重视,对Web内容安全的分类监控已成为研究热点.在分析Web内容安全问题的基础上,提出一种"需求模型",该模型结合向量空间模型(VSM),利用Vague集改进的特征提取策略,扩充原有文档特征表示模型.通过对来自真实网络网页中等规模的语料实验证明,这种"需求模型"可以提高网页内容安全的文本分类效果,分类效果优于采用传统特征的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	封化民	西安电子科技大学通信工程学院	39	300	9.0	15.0
5	袁野	西安电子科技大学通信工程学院	1	4	1.0	1.0