| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 网页的提取和敏感词过滤研究 | 第15-22页 |
| 2.1 网页内容提取分析 | 第15-16页 |
| 2.2 敏感词过滤算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 模式匹配算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 多模式匹配算法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 字典树算法 | 第19页 |
| 2.3 敏感词匹配过滤的实现 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小节 | 第20-22页 |
| 第三章 敏感文本的分类研究 | 第22-33页 |
| 3.1 敏感文本分类过程 | 第22-30页 |
| 3.1.1 文本的预处理 | 第22页 |
| 3.1.2 中文分词 | 第22-23页 |
| 3.1.3 建立向量空间模型(VSM) | 第23-24页 |
| 3.1.4 通过计算TF-IDF值得到文本集的权重矩阵 | 第24-25页 |
| 3.1.5 分类器的设计和选择 | 第25-30页 |
| 3.2 决策树算法分类 | 第30-31页 |
| 3.2.1 ID3算法 | 第30页 |
| 3.2.2 C4.5算法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 CART算法 | 第31页 |
| 3.3 决策树算法性能评价 | 第31-32页 |
| 3.4 决策树算法实现 | 第32页 |
| 3.5 本章小节 | 第32-33页 |
| 第四章 基于决策树的敏感词过滤系统的实现 | 第33-44页 |
| 4.1 敏感词等级划分和敏感文本预处理 | 第33-37页 |
| 4.1.1 敏感词内容和等级划分 | 第33-34页 |
| 4.1.2 敏感词中特殊符号的文本预处理 | 第34-35页 |
| 4.1.3 敏感词中繁体字的文本处理 | 第35-37页 |
| 4.1.5 HTML格式网页文本的处理 | 第37页 |
| 4.2 敏感词预处理及匹配算法设计 | 第37-38页 |
| 4.3 敏感文本分类决策树构建 | 第38-41页 |
| 4.3.1 文本的分词及停用词的处理 | 第38页 |
| 4.3.2 决策树中的文本特征项抽取 | 第38-40页 |
| 4.3.3 敏感文本决策树构建步骤 | 第40-41页 |
| 4.4 结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.4.1 敏感词匹配实验 | 第41-43页 |
| 4.4.2 敏感文本分类实验 | 第43页 |
| 4.5 本章小节 | 第43-44页 |
| 第五章 结论与展望 | 第44-45页 |
| 5.1 结论 | 第44页 |
| 5.2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 作者简介 | 第48页 |