| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 针对个人的电子化通信服务 | 第8-11页 |
| 1.2.1 短消息 | 第9-10页 |
| 1.2.2 电子邮件系统 | 第10页 |
| 1.2.3 语音通话服务 | 第10页 |
| 1.2.4 OTT及其他新兴个人通信服务 | 第10-11页 |
| 1.3 垃圾信息的界定和分类 | 第11-13页 |
| 1.3.1 垃圾信息的界定 | 第11-12页 |
| 1.3.2 垃圾信息的分类 | 第12-13页 |
| 1.4 现有垃圾信息的防治及处理 | 第13-15页 |
| 1.4.1 运营商和服务提供者主要防治及处理 | 第13-14页 |
| 1.4.2 终端拦截系统 | 第14页 |
| 1.4.3 国家及政府层面管控 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第16-32页 |
| 2.1 理想化的机器智能信息检测和识别 | 第16-20页 |
| 2.1.1 使用机器智能实现全智能的信息检测和识别过程 | 第18页 |
| 2.1.2 使用机器智能实现全智能信息检测和识别存在的问题分析 | 第18-19页 |
| 2.1.3 使用机器智能实现垃圾信息检测和识别的模型 | 第19-20页 |
| 2.2 自然语言理解 | 第20页 |
| 2.3 中文分词处理 | 第20-22页 |
| 2.3.1 主要的中文分词算法 | 第21页 |
| 2.3.2 NLPIR/ICTCLAS2014和WORD开源分词工具 | 第21-22页 |
| 2.4 谓词逻辑 | 第22-23页 |
| 2.4.1 谓词演算 | 第22-23页 |
| 2.4.2 合式公式 | 第23页 |
| 2.5 语义网络 | 第23-25页 |
| 2.5.1 语义网络的要素 | 第23-24页 |
| 2.5.2 语义网络的特点 | 第24页 |
| 2.5.3 二元语义网络的表示 | 第24页 |
| 2.5.4 多元语义网络的表示 | 第24-25页 |
| 2.5.5 语义网络中连词和量化的表示 | 第25页 |
| 2.6 专家系统 | 第25-31页 |
| 2.6.1 基于规则的专家系统 | 第26页 |
| 2.6.2 专家系统知识的表示 | 第26页 |
| 2.6.3 专家系统推理方法 | 第26-28页 |
| 2.6.4 Rete算法 | 第28页 |
| 2.6.5 Apache JBoss Rule（Drools）开源规则引擎 | 第28-31页 |
| 2.7 基于条件概率的贝叶斯方法 | 第31页 |
| 2.8 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 垃圾信息的定量分析 | 第32-42页 |
| 3.1 基于信息和统计原理的垃圾信息定量分析 | 第32-36页 |
| 3.1.1 垃圾信息的广度分析 | 第33-34页 |
| 3.1.2 垃圾信息的频度分析 | 第34-36页 |
| 3.2 基于内容的垃圾信息定量分析 | 第36-40页 |
| 3.2.1 垃圾信息的谓词逻辑特征和语义网络表示 | 第36-39页 |
| 3.2.2 垃圾信息的专家系统知识库表示 | 第39-40页 |
| 3.3 垃圾信息的综合特征分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 通用自动化垃圾信息检测模型和原型系统设计 | 第42-55页 |
| 4.1 通用自动化垃圾信息检测模型 | 第42-43页 |
| 4.2 收集信息及预处理 | 第43-49页 |
| 4.2.1 信息源适配 | 第44-46页 |
| 4.2.2 信息规整 | 第46-47页 |
| 4.2.3 中文分词处理 | 第47-49页 |
| 4.3 基于统计学特征分析 | 第49页 |
| 4.4 内容语义分析 | 第49-51页 |
| 4.5 信息特征匹配 | 第51-52页 |
| 4.6 有监督的系统学习和进化 | 第52-53页 |
| 4.7 垃圾信息的自反馈机制 | 第53页 |
| 4.8 通用自动化垃圾信息检测原型系统的实现和验证 | 第53-54页 |
| 4.9 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 运营商防范及管控策略探讨 | 第55-61页 |
| 5.1 构建通用自动化垃圾信息检测系统 | 第55-57页 |
| 5.1.1 构建通用自动化监测系统对于运营商的意义 | 第56-57页 |
| 5.1.2 构建通用自动化监测系统对于信息化社会的意义 | 第57页 |
| 5.1.3 构建通用自动化监测系统对于信息产业链的意义 | 第57页 |
| 5.2 通用自动化垃圾信息监测系统的分布式部署策略优势 | 第57-58页 |
| 5.2.1 使用分布式并行运算框架Hadoop | 第57-58页 |
| 5.2.2 各运营商和运营企业间的分布式部署实施 | 第58页 |
| 5.3 通用自动化垃圾信息监测的云实现策略优势探讨 | 第58-60页 |
| 5.3.1 基于IaaS的实验性质私有云平台 | 第59页 |
| 5.3.2 基于PaaS的理想化全方位多功能平台建设构想 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
