摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第7-13页 |
1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
1.3 研究内容与论文框架 | 第10-13页 |
第2章 相关理论与技术介绍 | 第13-21页 |
2.1 常用的字符串相似度计算方法 | 第13-15页 |
2.1.1 基于Jaccard的相似度计算 | 第13页 |
2.1.2 基于N-gram的相似度计算 | 第13-14页 |
2.1.3 基于编辑距离的相似度计算 | 第14-15页 |
2.1.4 基于Yoon's method的相似度计算 | 第15页 |
2.2 WM算法 | 第15-16页 |
2.3 Trie树(字典树) | 第16-17页 |
2.4 众包(Crowdsourcing) | 第17-18页 |
2.5 评价标准 | 第18页 |
2.6 文本过滤方法综述 | 第18-21页 |
第3章 面向变体关键词的字符串相似度计算 | 第21-32页 |
3.1 变体关键词的相似度计算思路 | 第21-22页 |
3.2 不良词汇变形整理及处理方法 | 第22-25页 |
3.2.1 不良词汇变形情况整理 | 第23-24页 |
3.2.1.1 含有特殊字符的变形体 | 第23-24页 |
3.2.1.2 不含有特殊字符的变形体 | 第24页 |
3.2.2 不良词汇变形体处理方法 | 第24-25页 |
3.3 不良词汇变体相似度计算公式 | 第25-30页 |
3.3.1 公式1 | 第25-27页 |
3.3.2 公式2 | 第27-28页 |
3.3.3 相似度计算算法描述 | 第28-30页 |
3.4 相似度计算算法分析 | 第30-31页 |
3.5 本章小结 | 第31-32页 |
第4章 不良文本信息检测过滤框架研究 | 第32-48页 |
4.1 客户端扫描过滤不良文本信息研究 | 第32-38页 |
4.1.1 客户端扫描总体流程 | 第32-33页 |
4.1.2 客户端相似度计算层次过滤 | 第33-38页 |
4.1.2.1 相关数据结构定义 | 第34-36页 |
4.1.2.2 基于集合相似度过滤 | 第36-37页 |
4.1.2.3 变体关键词相似度计算处理流程 | 第37-38页 |
4.2 服务端变体关键词识别的研究 | 第38-44页 |
4.2.1 “众包”在数据处理中的相关应用 | 第38-39页 |
4.2.2 影响“众包”标记效果的因素分析 | 第39-41页 |
4.2.2.1 对恶意标记的因素分析 | 第39-40页 |
4.2.2.2 对标记意愿的因素分析 | 第40-41页 |
4.2.2.3 对标记质量的因素分析 | 第41页 |
4.2.3 “众包”标记用户选择分析 | 第41-43页 |
4.2.4 “众包”标记整体处理流程 | 第43-44页 |
4.3 客户端和服务端整体交互 | 第44-46页 |
4.3.1 系统拓扑图 | 第44-45页 |
4.3.2 客户端和服务端消息交互 | 第45-46页 |
4.4 本章小结 | 第46-48页 |
第5章 实验验证 | 第48-59页 |
5.1 对变体关键词相似度计算的验证 | 第48-54页 |
5.1.1 实验数据集 | 第48页 |
5.1.2 实验过程 | 第48-49页 |
5.1.3 实验结果 | 第49-51页 |
5.1.4 误差分析 | 第51页 |
5.1.5 公式2权重分析 | 第51-52页 |
5.1.6 算法复杂度分析比较 | 第52页 |
5.1.7 相似度计算运行时间比较 | 第52-54页 |
5.2 对客户端扫描过滤的验证 | 第54-55页 |
5.2.1 实验环境 | 第54页 |
5.2.2 实验结果 | 第54页 |
5.2.3 实验性能分析 | 第54-55页 |
5.2.4 客户端相似度计算阈值对检测的影响分析 | 第55页 |
5.3 对服务端“众包”群体选择的验证 | 第55-58页 |
5.3.1 实验环境 | 第55-56页 |
5.3.2 实验结果 | 第56-57页 |
5.3.3 “众包”对检测的影响分析 | 第57-58页 |
5.4 本章小结 | 第58-59页 |
第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
6.1 本文工作总结及创新点 | 第59-60页 |
6.2 未来工作展望 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |