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基于SDN网络构架的硬件层网络信息过滤系统的研究

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基于SDN网络构架的硬件层网络信息过滤系统的研究

作者：赵曜电子科技大学

学位级别：硕士

近些年来,许多研究机构都在加大信息过滤、信息分类等方面的研究力度。尤其在信息安全问题日益凸显的今天,我国的信息安全战略也在加快升级速度。网络信息的监控、分析技术不仅对国家安全有着重要意义,在民用网络中,网络信息过滤技术对... 详细信息

近些年来,许多研究机构都在加大信息过滤、信息分类等方面的研究力度。尤其在信息安全问题日益凸显的今天,我国的信息安全战略也在加快升级速度。网络信息的监控、分析技术不仅对国家安全有着重要意义,在民用网络中,网络信息过滤技术对不良信息的过滤,网络访问的管理等方面也发挥着重要作用。目前的信息过滤系统主要位于用户端,少数的过信息过滤系统位于服务器端,这些信息过滤系统并不能保证信息传输时的安全性,并且在使用中存在着种种缺陷。正是由于这种系统构架上的缺陷,使得信息过滤系统在功能上遇到了瓶颈,虽然运用各种各样的信息过滤算法使得信息过滤的精确度有所改善,但是其系统上的缺陷导致系统容易被突破,在信息安全方面还远远达不到人们的要求。在目前复杂多变的网络状况下,过滤策略的部署也不具有相应的灵活性,在民用中也无法满足多元化的需求。而近年来SDN(Software Defined Networking)网络技术的发展为信息过滤系统的设计提供了新的思路,为传输过程中的网络信息过滤系统的设计提供了基础。本文从信息过滤系统的需求出发,在SDN网络架构下,设计出一套硬件层的网络信息过滤设备,可以通过控制器对其进行灵活的部署,适应多样的需求,同时将信息过滤的过程控制在网络传输过程中,避免了用户的破解行为。论文主要研究内容:1.对信息过滤系统的框架性分析,包括对目前典型的信息过滤系统的原理和特点比较;2.对信息过滤中相应理论的分析,包括对各种信息分类、匹配算法的研究;3.对SDN架构的解读,并且对网络信息过滤设备与SDN网络架构的结合做了分析;4.设计了整体硬件框架,并在硬件平台基础上完成符合OpenFlow协议的网络数据包过滤系统的软件设计,包括面向访问对象的过滤与面向文本内容的过滤;5.搭建了测试平台,对系统实际工作的效果进行了验证。

关键词：信息过滤系统 SDN(软件定义网络) 空间向量模型自定义过滤策略

基于概率的潜在语义分析模型在搜索引擎商业文本分类系统中的应用研究

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基于概率的潜在语义分析模型在搜索引擎商业文本分类系统中的应用...

作者：苏麒匀北京交通大学

学位级别：硕士

就搜索引擎的盈利性来说,搜索引擎投放的商业广告是否与用户的搜索意图相关十分重要。传统的文本分类方法在搜索引擎的商业文本分类系统中解决了一部分问题,但是,语义的抽象性、多义性、同义性等特征是普遍存在的现象,如何定义和计算语... 详细信息

就搜索引擎的盈利性来说,搜索引擎投放的商业广告是否与用户的搜索意图相关十分重要。传统的文本分类方法在搜索引擎的商业文本分类系统中解决了一部分问题,但是,语义的抽象性、多义性、同义性等特征是普遍存在的现象,如何定义和计算语义、怎样与上下文结合分析语义,仍然是搜索引擎目前面临的主要问题。本文针对搜索引擎的商业需求,利用近年来学术界提出的“潜在概率语义分析”(Probability Latent Semantic Analysis, PLSA)技术,以软件工程的思想为指导,设计并实现了搜索引擎商业文本分类系统中的潜在概率语义计算模块。最后,按照商业搜索引擎的业务要求,本文作者采用相关标准对本模块进行了测试,证明了它的有效性和实用性。

关键词：文本分类潜在语义模型空间向量模型 EM迭代计算信息检索

订单文本聚类分批策略在仓储分拣系统中的研究

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订单文本聚类分批策略在仓储分拣系统中的研究

作者：张云基山东大学

学位级别：硕士

随着当今社会科技水平的不断发展,人们对于购物的欲望越来越强,并且购物也呈现越来越多元化的趋势,在这样的市场环境下,线上购物的发展速度越来越快,而线上购物的迅速发展极力推动了物流的发展,同时希望获得更好的购物体验的愿景也导致... 详细信息

随着当今社会科技水平的不断发展,人们对于购物的欲望越来越强,并且购物也呈现越来越多元化的趋势,在这样的市场环境下,线上购物的发展速度越来越快,而线上购物的迅速发展极力推动了物流的发展,同时希望获得更好的购物体验的愿景也导致人们对于物流服务的要求越来越高,各大物流公司都希望能够实现新技术和新设备的更新换代,提供更好的物流服务。在这种背景下除了需要物流硬件设备的突破创新。在学术方面,物流理论技术的发展同样重要,订单聚类、订单分拣等新的理论研究的突破,也能为物流效率带来提升,本文研究的订单文本聚类技术,致力于将机器学习的文本聚类应用到物流分拣的研究中,提升物流拣选效率。本文首先介绍了文本聚类技术概况,通过空间向量模型实现订单文本向高维矩阵的转化。本文建立了一个基于人工拣选仓库的订单拣选的时间模型,以拣选时间为标准,对比分析了订单文本聚类分批策略与随机聚类分批策略、基于种子订单伴随订单的订单聚类分批策略。另外还根据仓库的储位分配策略,研究了一个特征词加权或多个特征值加权的订单文本聚类分批策略,研究了特征值加权对订单文本聚类的影响效果。经过仿真分析得出,对于随机聚类分批和订单文本聚类分批之间对比,订单文本聚类能提升20%左右的效率,作为聚类方式应用可以获得明显效率提升。订单文本聚类与种子订单-伴随订单原则聚类对比则种子订单-伴随订单原则的效率更高。但是经过加权储位分配相关的特征值之后,订单文本聚类的效率高于种子订单-伴随订单原则聚类。订单文本聚类将订单的品规信息拆分为特征词信息,增加了聚类的信息量,提高了聚类的维度和灵活性。订单文本聚类作为一种聚类分批方式能够明显的提高订单拣选效率,并且配合适当的特征值加权可以进一步提高订单拣选效率,是一种值得在仓库环境中应用并进一步研究的聚类分批方式。

关键词：空间向量模型文本聚类聚类策略

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微博突发话题检测方法研究

计算机工程 2012年第9期38卷 288-290页

作者：邱云飞程亮辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

话题检测与跟踪模型不能很好地处理随意性强、用语不规范的微博短信息。为此,提出一种基于动态滑动窗口的微博突发话题检测方法。利用窗口提取具有潜在突发性的信息,采用结合语义的归一化词频-反文档频率函数计算特征权重,构建结合语义... 详细信息

话题检测与跟踪模型不能很好地处理随意性强、用语不规范的微博短信息。为此,提出一种基于动态滑动窗口的微博突发话题检测方法。利用窗口提取具有潜在突发性的信息,采用结合语义的归一化词频-反文档频率函数计算特征权重,构建结合语义的空间向量模型,使用Single-Pass聚类算法思想对其加以改进,生成最终聚类。实验结果表明,该算法能获得较准确的突发话题检测结果。

关键词：微博突发话题滑动窗口语义相似度空间向量模型话题检测与跟踪

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面向高校招生的智能问答系统的研究与实现

面向高校招生的智能问答系统的研究与实现

作者：陈思彤沈阳师范大学

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由于受教育人数不断增加,教学水平的不断提高,我国已经形成了世界上规模最大的高等教育体系,随着生源数量的持续增长,高校招生的相关信息也自然而然的成为家长和学生关注的焦点。家长和学生通常会通过报考书籍、传统搜索引擎还有人工咨... 详细信息

由于受教育人数不断增加,教学水平的不断提高,我国已经形成了世界上规模最大的高等教育体系,随着生源数量的持续增长,高校招生的相关信息也自然而然的成为家长和学生关注的焦点。家长和学生通常会通过报考书籍、传统搜索引擎还有人工咨询的方式来获取高校信息。但是,相关书籍往往不能够仔细全面的展现学校的信息;通过传统搜索引擎搜索到的信息往往比较繁琐且含糊,尤其在互联网信息急剧增长的今天,没有办法保证用户得到信息的速度和质量;在人工咨询方面更有成本越来越高的问题。而面向高校招生的智能问答系统能够了解用户意图,更加快速、准确地返回答案,更快速、高效地为家长和学生提供学校信息,弥补当前招生工作中存在的问题。本文主要介绍了面向高校招生的智能问答系统的整体设计思路和系统流程,并对系统进行了相应地测评,并对以后的工作进行了设想。本文具体研究内容如下:1)数据获取与预处理。归纳出招生咨询常见问题及其对应答案,并将它们组成常见问题库(FAQ),同时将学校招生简章中的所有信息录入到文本库中,这二者结合起来就形成了本系统的知识库。2)问题分析和特征权重的计算。使用基于规则的方法对问题的类型进行区分;在分词方面,使用逆向最大长度匹配法(RMM)进行改进,增加其准确性;利用类间分布TF-IDF特征权重算法来计算特征权重,并使用创新过的空间向量模型(VSM)计算句子相似度。3)答案检索及返回。使用信息检索和答案提取的组合,自动从文档中检索答案的策略。使用向量空间模型算法,将用户提出的问题与FAQ库中存储的问题进行比对,并计算出其相似率,当FAQ库中搜索不到时,则从文本库中抽取答案,并且在返回具体答案结果后,自动更新FAQ库。

关键词：高校招生智能问答系统常见问题库空间向量模型

运用文本相似度实现宁夏特色食品智能客服系统的研究

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运用文本相似度实现宁夏特色食品智能客服系统的研究

作者：王添男宁夏大学

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网络购物凭借物品丰富多样、方便快捷、价格低廉的特点几乎融入在每个人生活的方方面面。网络购物平台的订单量日益激增,这背后需要商家投入大量的客服人员以满足用户的需求,智能客服的推出有效的缓解了客服人员的压力。目前虽然部分平... 详细信息

网络购物凭借物品丰富多样、方便快捷、价格低廉的特点几乎融入在每个人生活的方方面面。网络购物平台的订单量日益激增,这背后需要商家投入大量的客服人员以满足用户的需求,智能客服的推出有效的缓解了客服人员的压力。目前虽然部分平台接入了自主问答系统,却总是出现答非所问的情况。本文研究重点是文本相似度,通过改进相似度算法的准确率、召回率和F值,使其应用于宁夏特色食品的智能客服系统更加智能化,具体工作如下:（1）针对向量空间模型为提高计算效率,只关注词频,忽略特征词出现的顺序,并未考虑词语的具体意义和文本的语法结构,导致文本内容折损、失真的问题,提出了一种语义相似度融合的算法,将语义相似度计算和空间向量模型结合,设置合理权重系数,平衡单一算法存在的缺陷,优化相似度计算的准确率。（2）基于HowNet的语义相似度计算中,相似度仅依靠调节参数α和树状义原层次体系中的距离长度决定。针对α的取值有较强的主观性,且仅用语义距离作为相似度的计量基准也不够全面的问题,本文结合刘群提出的义原相似度计算公式,同时融入三个决定性因素:义原深度、公共语义距离、义原相异度,改进了义原相似度的计算方式。最后分析实验数据,通过和单一算法相比准确率、F值都取得了一定的进步。结果表明,本文提出的方法对相似度计算有明显的效果。

关键词：相似度计算智能客服空间向量模型 HowNet

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基于网络舆情的企业产品技术发展监测研究

基于网络舆情的企业产品技术发展监测研究

作者：陈雅丽首都经济贸易大学

学位级别：硕士

随着技术手段的不断成熟,高科技产品之间的竞争日渐激烈,但是产品之间的技术特征却日渐同质化,这使得企业之间的技术优势很难转变为市场竞争优势。企业产品的最终目标是服务消费者,那么产品的技术就需要与消费者需求相吻合。消费者的需... 详细信息

随着技术手段的不断成熟,高科技产品之间的竞争日渐激烈,但是产品之间的技术特征却日渐同质化,这使得企业之间的技术优势很难转变为市场竞争优势。企业产品的最终目标是服务消费者,那么产品的技术就需要与消费者需求相吻合。消费者的需求分为刚性需求和主观需求,是市场需求的主体部分,只有提高产品与市场的吻合度,才能有效的吸引消费者的注意力,而如何将市场需求量化将是本文的重点。本文以手机市场为例,分别从网络专家测评文章舆情信息、消费者评论舆情信息、产品技术参数信息这三个方面,研究技术发展脉络与市场潮流的匹配程度,最终实现对产品技术发展脉络的监测。本文通过对比三星、iPhone、华为和OPPO,这四个比较有代表性的智能手机品牌,分析产品与市场匹配度的关系。首先通过python urllib爬虫技术实现网络舆情数据的获取,然后通过自然语言处理方法分析以下几个方面:第一,市场潮流热点趋势,通过中文分词和词频统计获取每年的市场潮流热点;第二,产品技术状态的定位,通过技术得分公式计算产品的技术状态;第三,产品与市场潮流的匹配度,通过空间向量模型计算产品的技术匹配度和消费者需求热点匹配度;第四,消费者满意度,通过情感分析计算消费者对于产品的满意度。基于网络舆情信息对智能手机市场技术监测研究得到以下几个结论:第一,消费者技术需求热点的关注度会在一定的周期里波动;第二,智能手机市场的核心竞争力已经由技术转变为了市场匹配度;第三,消费者满意度对品牌市场占有率的影响逐渐增强;第四,产品与市场潮流热点的技术匹配程度,最终能影响产品的市场占有率,两者呈正相关关系。

关键词：网络舆情自然语言处理技术空间向量模型情感分析

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Web2.0互联网在线话题发现和热度评估

Web2.0互联网在线话题发现和热度评估

作者：刘玉新华南理工大学

学位级别：硕士

互联网信息繁多且良莠不齐，用户很难获取到自己想要的信息。搜索引擎的出现帮助用户高效率的选择自己想要的信息。但这些信息是分散且无组织性的，需要用户有先验的搜索条件。在线热点话题发现能得到规模相对较小、具有完整描述的话题... 详细信息

互联网信息繁多且良莠不齐，用户很难获取到自己想要的信息。搜索引擎的出现帮助用户高效率的选择自己想要的信息。但这些信息是分散且无组织性的，需要用户有先验的搜索条件。在线热点话题发现能得到规模相对较小、具有完整描述的话题。通过一定的策略，将话题按照其影响力的大小进行排序，使得互联网用户能节省更多的时间，在无先验知识的情况下，了解当前社会上发生的大大小小事件，追踪事件的来龙去脉。首先，本文使用中科院的汉语词法分析系统对新闻的标题和导语进行分词、词性标注、命名实体识别以及去停用词。使用空间向量模型对新闻报道进行建模，在一定程度上降低了向量的维度，减少了建模的复杂性;同时提出基于位置信息、命名实体、特征词突发性大小改进的增量TF-IDF权重计算公式，实时修正特征项权重值，在一定程度提高了新闻报道表示模型的准确性。其次，本文基于经典的增量Single Pass聚类算法的改进，提出基于时间窗口的话题多中心模型的增量K-Means聚类算法，改善话题中心漂移的现象，减少话题模型不充分带来的误差，提高聚类的准确度。话题往往有多个事件，随着时间的推进，话题的中心也逐渐发生改变，之前的话题模型很难准确表示话题。通过引入话题多中心模型，使用多话题中心表示话题，能有效的解决话题漂移的现象。经典的Single Pass聚类算法处理速度快，但是聚类结果不够准确，结果受新闻报道输入的顺序影响较大。通过对SinglePass初聚类结果进行K-Means重聚类，将各话题中心而非单个报道作为迭代聚类的对象，这样能高效的提高聚类的准确性。最后，本文提出新的能量积累函数，利用媒体关注度、话题的竞争度、话题突发性以及话题内聚性计算话题的热度，能更好的区分冷门话题和热门话题。基于话题衰退理论，提出感兴趣用户范围的概念，给予不同的话题不同的衰退速度。结合话题发展变化曲线图分析话题在整个生命周期中热度变化情况，以及在同一时刻不同话题热度大小排序情况，筛选出最终的热点话题。

关键词：在线热点话题发现空间向量模型 Single Pass 热度评估

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网购网站用户行为分析与实现

网购网站用户行为分析与实现

作者：刘飞电子科技大学

学位级别：硕士

随着电子商务的快速发展,网络广告以及商品越来越多,网络广告的点击率一直是相关企业关注的方向,但是随着广大用户厌倦了无关广告的推送,用户逐渐对广告产生了“免疫”,因而导致近年来CTR的大幅下降。因此对于展示广告而言,网络运营商... 详细信息

随着电子商务的快速发展,网络广告以及商品越来越多,网络广告的点击率一直是相关企业关注的方向,但是随着广大用户厌倦了无关广告的推送,用户逐渐对广告产生了“免疫”,因而导致近年来CTR的大幅下降。因此对于展示广告而言,网络运营商、广告中介商和广告主都希望能有效提高广告的点击率,同时为用户展示最有针对性和最有帮助的广告,从而赚取更多的广告利润或形成更多的潜在销售收益,因此找出影响CTR的关键因素并采取针对性措施的也就显得万分重要。本文基于中文分词、主题提取以及灰色预测模型等核心算法,对网购网站用户行为分析进行了研究。在论文中,通过研究不同的中文分词方案并对比其效率,接着选取有效的中文分词算法对对特定用户的行为访问日志的分析处理建立可以用于主题提取的字段,然后运用灰色预测模型得到该用户可能感兴趣的相关主题的商品或者广告,从而有针对性的对特定用户进行相关度较高的广告推送或者对特定广告进行向关注度较高的用户推送,其核心目标就是提高CTR预测结果,从数学模型的角度来提高网页广告的最大相关度来使得企业获得更大的利润。本文探究的是如何将数据挖掘、预测模型建立和预测度量进行有机的结合,达到预测结果和用户行为的极大契合,保证了广告不对用户浏览进行干扰的情况,同时为用户带来相关推荐,并且将网站的收入最大化。本设计的基本流程是根据用户的历史访问记录,提出一种用户行为特征模型,并使用灰色预测模型进行相关预测,得到该用户将来点击的结果;与此同时,通过一定的主题提取算法对用户历史数据以及广告数据进行主题提取;接着使用空间向量模型对预测结果与广告主题进行相关度计算,最后以权值(相关度)由高到低的顺序进行排列,以此来完成广告或者商品的推送。该设计的最终成果将可以加入到更大的电子商务系统或者广告推送系统,以模块化的形式共同完成一系列功能的实现。

关键词：行为分析灰色模型 CTR 空间向量模型广告推送