多媒体网络负面信息数据检测仿真研究

• 作者: 岳少博 王晓春 王清河 谢利德
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 多媒体网络 负面信息数据 检测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息仿真
• 页码范围: 226-229,386
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2019.01.047

摘要

针对当前网络负面信息检测方法存在假阳性率和漏检率较高的问题,提出基于朴素贝叶斯的多媒体网络负面信息数据检测方法.通过FIR滤波法实现负面信息数据检测前的抗干扰滤波,对采集到的多媒体网络信息数据中心流量实行傅里叶变换操作,得到FIR滤波器输入向量.将输入向量设置为平稳向量输入至滤波器,计算滤波器传输函数,获取FIR级联滤波器.对滤波器的抽头系数进行计算,实现媒体网络干扰滤波.利用经FIR滤波器处理过的多媒体网络信息数据流量测试集,构建贝叶斯概率表达式,得到网络中待检测信息数据隶属某类别的概率.根据概率计算式获取负面信息数据检测目标函数,计算目标函数中的先验概率值,并使用先验概率值完成网络负面信息数据检测.仿真结果表明,所提方法可将检测结果的假阳性率控制在5％以下,漏检率约为0.67％.该方法检测率高且漏检率低,与当前相关方法相比具备较强的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢利德	承德医学院教育技术中心	42	109	6.0	7.0
2	王清河	承德医学院教育技术中心	39	130	7.0	8.0
3	王晓春	承德医学院教育技术中心	21	33	4.0	4.0
4	岳少博	承德医学院教育技术中心	12	13	2.0	3.0