SVM在网络信息内容审计中的研究与应用

作     者：尹学渊 陈兴蜀 段意 刘磊 吕昭 YIN Xue-yuan;CHEN Xing-shu;DUAN Yi;LIU Lei;L(u) Zhao

作者机构：四川大学计算机学院网络与可信计算研究所四川成都610064 

基　　金：国家973重点基础研究发展计划基金项目(2007CB311106) 国家242信息安全专项计划基金项目(2009A82) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2012年第33卷第4期

页      码：1266-1270页

摘      要：对网络信息内容审计关键技术进行了研究,给出了网络信息内容审计系统的模型,并从特征选择、权重调整等方面详细阐述了将SVM算法应用于网络信息内容识别的过程,在此基础上实现了基于SVM的网络信息内容审计系统。测试结果表明,该系统能对敏感内容进行正确识别,查全率和查准率分别达到95.06%和85.47%,解决了人工选择关键词的困难,并且满足监控需求。

主 题 词：内容审计 支持向量机 内容识别 内容监控 统计学习 

学科分类：08[工学] 0839[0839] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2012.04.002

馆 藏 号：203919145...