基于内容过滤的综合安全网关应用

当前网络架构所面临的严峻挑战大部分源自于传统网络系统的局限性：传统的防火墙和VPN设备不能阻止病毒和非法内容进入网络内部；也无法解决对进入内部网络的邮件、文件和Web页面进行应用层检测而花费巨大系统资源等问题；单一的防病毒产品（无论软件或硬件）很难真正做到网关级的病毒扫描，也不具备网络安全防范的其他功能。由于这些系统缺乏支持内容处理的专用硬件，不能够突破内容处理障碍（Content Processing Barrier），无法在维持网络传输速度的同时，对应用层进行信息内容扫描，监测排除各种危害的内容。

基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐

文中提出了一种基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐算法 ,根据基于内容的推荐计算出用户对未评分项目的评分 ,在此基础上采用一种基于项目的协同过滤推荐算法计算项目的相似性 ,随后作出预测。实验结果表明 ,该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏的情况 ,同时运用基于项目的相似性度量方法改善了推荐的精确性 ,显著提高推荐系统的推荐质量。

一种基于内容的广告垃圾图像过滤方法

垃圾邮件制造者为了躲避基于文本的垃圾邮件过滤器的过滤,常常将文字嵌入到图像中,产生了大量的广告垃圾图像.为解决这一问题,提出了基于图像内容的垃圾图像过滤方法.首先提取出图像中的文字区域,再利用广告垃圾图像中的文字区域特征进行广告垃圾图像过滤.实验结果表明利用文字区域特征过滤广告垃圾图像是行之有效的.

一种基于内容的垃圾邮件过滤系统的设计

众所周知,垃圾邮件问题已经是当今网络世界的一个严重问题。大量无用,甚至有害的信件在网络传播,不仅消耗了大量的网络资源,而且还严重威胁到邮件系统用户信息的安全。本文将用采用基于内容的文本检索过滤技术对电子邮件进行判别及分类。

一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架

互联网中存在大量的敏感信息,特别是敏感图像信息,其毒害远远甚于敏感文本信息。本文探索性地给出了一个基于内容的多层次敏感图像过滤框架,该框架结合黑白名单、图像文本内容过滤、图像内容过滤及相关反馈技术,并采取分流并行方法来解决图像过滤普遍存在的速度问题。

改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法

推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用建议。上述方法在现有用户和对象数据上进行测试,与其他两种最受欢迎的方法--纯协同过滤和奇异值分解相比,具有改进效果。

基于结构特征的nBayes双层过滤模型

由于算法的简单和效果的出色,Na ve Bayes被广泛地应用到了垃圾邮件过滤当中。通过理论与实验分析发现,结构差异较大的邮件集特征分布差异也较大,这种特征分布差异影响到了Na ve Bayes算法的效果。在此基础上,论文提出了一种基于结构特征的双层过滤模型,对不同结构的邮件使用不同的Na ve Bayes分类器分开训练和学习。实验分析表明,Na ve Bayes使用该模型之后效果有明显的提高,已经与SVM非常接近。

基于Web的信息过滤系统的设计与实现

在个性化信息推荐服务中,基于内容的过滤和协作式过滤作为两种基本的信息过滤方式得到广泛的应用,但无论哪一种方式都存在着局限性。针对这些局限性设计实现了一种改进的信息过滤系统,该系统采用的是基于内容与协作式相结合的过滤方式,克服了纯粹的基于内容过滤系统和纯粹的协作式过滤系统的不足。

基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法

针对目前垃圾邮件过滤技术仅依赖单一邮件特征实施邮件分类、对邮件特征变化的适应性较差等局限,提出一种基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法。以用户社会网络关系为基础,借助用户反馈机制分别实现对基于内容与基于身份标识的邮件分类知识的动态更新;在此基础上采用贝叶斯模型,实现邮件的内容特征与发件人身份标识特征在邮件分类中的有机结合。实验结果表明,与传统的过滤方法比较,所提方法在邮件特征动态变化的环境下能够获得更好的邮件分类效果,邮件分类的总体召回率、查准率、精确率均能达到90%以上。所提方法能够在保证邮件分类性能的同时,有效提高邮件分类对邮件特征变化的适应性,是已有垃圾邮件过滤技术的重要补充。

一种新的信息过滤技术模型

介绍了信息过滤的涵义、特征和分类,讨论了用户文档的表示,提出构建一个基于信息过滤技术的Web信息过滤模型。

信息过滤技术在搜索引擎中的应用

信息过滤技术将在信息服务中起重要作用。文章首先介绍了信息过滤的涵义、特征和分类,以及构建一个基于信息过滤技术的Web信息过滤模型。

基于协同过滤技术的推荐系统综述

推荐在我们的日常生活中发挥着越来越重要的角色,推荐系统能够自动地为用户推荐可能感兴趣的物品,这大大提高了人们在海量数据中搜索物品的速度。论文首先介绍了推荐系统,并说明目前所用推荐技术。这些技术通常被分为三类:协同过滤(CF)、基于内容的过滤(CBF)以及混合推荐方法。CF是通过用户偏好的进行信息过滤,即使用用户已知的历史数据或者其他用户已知的历史数据为该用户预测喜爱的物品。论文的重点是协同过滤,它的类型和它所面临的挑战,例如冷启动问题、数据稀疏、可扩展性和准确性。

数字内容及其安全

随着光纤骨干传输网络、无线移动接入网络等基础设施建设的逐步完成,数字内容产业正在迅速成为信息产业发展的新动力,其产业分析及技术研究的重要性日益突出。数字内容安全技术是数字内容产业三大支撑技术之一。保障数字内容安全的关键是解决数字内容的盗版贩卖和非法使用的问题、解决非法及有害内容破坏和污染社会环境问题、解决数字内容消费者的安全合理付费问题,涉及众多具有挑战性的科学和技术难题,如高效的多媒体加密和隐藏算法、网络多媒体内容识别和过滤算法、面向异构网络的微支付协议等。

面向情境兴趣的文本信息过滤系统

随着对信息过滤技术研究的深入和展开,信息过滤系统的推荐质量不断得到提高。但长期以来文本信息过滤系统都是用来推荐符合用户长期兴趣的信息,而忽略了用户对短期突发信息的需求。针对这种情况,本文提出了面向个人情境兴趣的文本信息过滤系统。模拟实验显示,这种过滤系统可以更好的适用用户信息需求快速变化的情况。

基于典型反馈的个性化文本信息过滤

采用了内容过滤和协同过滤相结合的混合过滤模式,利用高级语义知识进行Web文档的主题归类,并引入了典型推荐的思想把用户进行归类。文档和用户的兴趣文件根据文档(兴趣文档)在分类主题上的概率分布来表示,通过典型反馈信息进行用户兴趣文件的更新。最后经过实验测试,精确率和召回率都有明显的提高。

结合人口分类特征知识的协同过滤算法

本文提出了一种结合人口分类特征计算用户相似度的协同过滤算法。实验结果表明,该算法可以改进相似用户的选取精度,从而提高推荐质量。最后,指出该算法可以解决网站刚启动用户数量不足时的“冷启动”问题。

基于内容的网页图片广告检测技术的研究与实现

针对网络上出现的大量垃圾广告图片,为了实现网络信息的快速传递,保障用户浏览网页的速度、准确性和安全性,有必要采取适当的措施对网页中弹出的图片广告进行拦截。本文提出了改进的基于图片内容的垃圾图片过滤方法。核心思想是首先提取出图片中的文字区域,再利用广告垃圾图片中的文字区域特征进行广告垃圾图片过滤。通过彩色边缘提取,候选文字区域提取,文字区域筛等步骤对图片是否是图片广告进行判别,根据判别的结果得出过虑和拦截的下一步操作。

个性化学习推荐系统的设计与实现

针对远程教学系统中的个性化服务需求，本文在介绍个性化服务相关技术的基础上，提出了基于内容过滤和协同过 滤两种方法相结合的个性化推荐算法，设计并实现了个性化学习推荐系统。

电子商务个性化文档推荐技术研究

电子商务个性化文档推荐同时具有电子商务推荐系统以及文档信息处理的特点,由此本文首先概括了目前电子商务推荐以及文档信息处理的主要技术,多种推荐技术的有效集成会提高推荐的精度与个性化,也是未来电子商务中个性化文档推荐的发展趋势。其次阐述了几种重要的用户兴趣获取技术及其面临的主要问题。最后分析了电子商务个性化文档推荐技术面临的主要问题及未来发展方向,旨在挖掘用户潜在兴趣,提高文档推荐个性化和提高推荐质量。

一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案

在个性化业务流程定制环境中,为提高用户的定制效率引入推荐技术,但现有推荐技术存在诸多问题,如新用户、推荐结果缺乏多样性与推荐质量偏低等。为充分发挥推荐技术的优势并解决上述问题,提出一种适用于业务流程定制环境的服务推荐方案,该方案首先利用聚类算法来解决新用户问题,再通过优化协同过滤来提高推荐结果的多样性,然后构建内容过滤筛除"伪邻居"来提高推荐质量,最后将获得的候选服务推荐给用户来提高定制效率。通过实验研究证实,所提方案既能解决新用户问题,又能改善推荐结果的多样性与推荐质量,还能提高用户的定制效率。