基于TF-IDF改进聚类算法的网络敏感信息挖掘

• 作者: 孟彩霞 陈红玉
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: TF-IDF 聚类分析 网络敏感信息 信息挖掘
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 44-46,49
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TP33
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2015.24.012

摘要

网络敏感信息挖掘过程中，敏感信息和正常信息的特征不同，具有较高的遮蔽性。利用传统敏感信息挖掘方法时，固有的敏感信息被遮蔽，无法进行敏感信息的准确挖掘。提出基于TF?IDF改进聚类算法的网络敏感信息挖掘方法，通过TF?IDF方法获取网络敏感信息文本，在网络敏感信息文本中获取有价值的敏感信息特征，采用该信息完成聚类算法，对全部敏感信息特征进行聚类分析，完成网络敏感信息的挖掘。实验结果说明，所提方法进行网络敏感信息挖掘，具有较高的挖掘效率和精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟彩霞	铁道警察学院公安技术系	21	29	3.0	4.0
2	陈红玉	铁道警察学院公安技术系	7	16	3.0	3.0