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一个WEB文本过滤系统设计与实现

中文摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 引言第9-16页
   ·课题背景与意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-14页
     ·网页文本过滤的技术发展现状第11页
     ·网页文本过滤的主要方法第11-13页
     ·当前的网页过滤系统第13-14页
   ·主要研究内容第14-15页
   ·论文组织结构第15-16页
第二章 相关技术第16-24页
   ·文本过滤评测指标第16-17页
   ·文本过滤模型第17-19页
     ·布尔模型第17-18页
     ·向量空间模型第18-19页
   ·自适应信息过滤第19-23页
     ·自适应信息过滤特点第20-21页
     ·自适应信息过滤系统结构第21-22页
     ·自适应信息过滤流程第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 系统的总体设计第24-31页
   ·系统总体框架第24-26页
     ·系统框架第24-25页
     ·主要功能点划分第25-26页
   ·分布式系统设计第26-30页
     ·数据库同步模块设计第27-28页
     ·管理平台设计第28页
     ·中央预警平台设计第28-30页
     ·日志记录模块第30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 实时过滤的实现第31-46页
   ·实时过滤模块概述第31-32页
   ·数据包的捕获第32-35页
   ·HTTP报文的预处理第35-39页
     ·HTTP报文第35-37页
     ·处理gzip编码的问题第37-38页
     ·标识传输基本HTML文件的数据包第38-39页
   ·基于IP的过滤第39-41页
     ·传送IP黑名单第41页
   ·基于文本信息的过滤第41-45页
     ·实时过滤模块第42-43页
     ·过滤策略第43-44页
     ·细粒度分析第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 离线过滤的实现第46-59页
   ·网页特征提取第46-49页
     ·网页预处理第46-48页
     ·特征加权第48-49页
     ·网页标签权重第49页
   ·词汇语义倾向第49-51页
     ·词汇倾向性第50-51页
     ·否定词的处理第51页
   ·改进的TFIDF公式第51页
   ·改进的自适应过滤策略第51-58页
     ·处理流程第51-53页
     ·支持向量机模型第53-55页
     ·初始模板的建立第55页
     ·改进的模板系数调整算法第55-57页
     ·模板的自适应学习第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第六章 实验结果及分析第59-67页
   ·实时过滤实验结果及分析第59-62页
   ·离线过滤实验结果与分析第62-66页
     ·特征提取实验第62-63页
     ·自适应过滤实验第63-66页
   ·综合实验第66-67页
第七章 总结与展望第67-69页
   ·总结第67-68页
   ·展望第68-69页
参考文献第69-72页
攻读学位期间公开发表的论文第72-73页
致谢第73-74页
详细摘要第74-76页

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