网络敏感信息动态特征的抽取方法

• 作者: 程显毅 程晓红 蔡艳婧
• 来源期刊: 常州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 敏感信息 信息过滤 自然语言处理 意见挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 80-85
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 6231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0411.2014.04.017

摘要

网络的匿名性、开放性、平等性、交互性等特点不可避免地会出现一些不和谐“杂音”,人们怎样才能吸取精华、去其糟粕,已经成为网络信息安全迫切需要解决的问题.针对传统的文本特征抽取方法,在应用于敏感信息过滤时出现的时间滞后、准确性低、自适应性差等问题,以网络舆论观点文本为研究对象,结合敏感信息特性,提出融合意见挖据和自然语言处理技术的敏感信息动态特征抽取方法,实验表明,本方法对敏感信息过滤有明显优势,实现了字典的动态维护.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程显毅	南通大学计算机科学与技术学院	30	105	6.0	9.0
2	蔡艳婧		23	23	3.0	4.0
3	程晓红	南通大学计算机科学与技术学院	3	5	1.0	2.0