| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·不良信息的概况 | 第11-12页 |
| ·不良信息的来源 | 第12-13页 |
| ·不良信息传播方式 | 第13页 |
| ·国内外发展和研究现状 | 第13-14页 |
| ·现阶段的主要识别技术和方法简介 | 第14-17页 |
| ·网页地址（URL）过滤技术 | 第15-16页 |
| ·敏感词过滤技术 | 第16-17页 |
| ·论文主要内容和研究工作 | 第17-19页 |
| ·论文的主要内容 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于 WEB 文本内容过滤的相关技术和算法 | 第19-28页 |
| ·Web 页面的传输和构成 | 第19-20页 |
| ·基于文本识别过滤的基本算法 | 第20-28页 |
| ·K 最邻近算法 | 第20-22页 |
| ·支持向量机算法 | 第22-25页 |
| ·贝叶斯算法 | 第25-28页 |
| 第3章 基于贝叶斯/支持向量机双重分类过滤器的构架 | 第28-42页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·系统的实现与方法 | 第29-34页 |
| ·系统设计原理 | 第29页 |
| ·系统执行流程 | 第29-30页 |
| ·文本的预处理 | 第30-32页 |
| ·权重计算 | 第32-33页 |
| ·文本预处理流程 | 第33-34页 |
| ·双重过滤模型搭建 | 第34-41页 |
| ·顶层贝叶斯过滤的实现 | 第35-38页 |
| ·底层 SVM 过滤的实现 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 双重过滤系统的设计与实现 | 第42-49页 |
| ·系统功能设计 | 第42-43页 |
| ·系统模型设计 | 第43-44页 |
| ·系统各模块的设计与实现 | 第44-48页 |
| ·文本预处理模块设计与实现 | 第44-45页 |
| ·双重分类过滤模块设计与实现 | 第45-46页 |
| ·特征项自学习模块设计与实现 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第49-59页 |
| ·实验实施方案 | 第49-51页 |
| ·系统评价标准 | 第49-50页 |
| ·实验数据集和相关参数 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-58页 |
| ·结果分析 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·下一步工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |