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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--垃圾信息的通用自动化监测分析方法及电信运营商防范研究
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垃圾信息的通用自动化监测分析方法及电信运营商防范研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 引言第8页
    1.2 针对个人的电子化通信服务第8-11页
        1.2.1 短消息第9-10页
        1.2.2 电子邮件系统第10页
        1.2.3 语音通话服务第10页
        1.2.4 OTT及其他新兴个人通信服务第10-11页
    1.3 垃圾信息的界定和分类第11-13页
        1.3.1 垃圾信息的界定第11-12页
        1.3.2 垃圾信息的分类第12-13页
    1.4 现有垃圾信息的防治及处理第13-15页
        1.4.1 运营商和服务提供者主要防治及处理第13-14页
        1.4.2 终端拦截系统第14页
        1.4.3 国家及政府层面管控第14-15页
    1.5 论文组织结构第15-16页
第二章 相关背景知识介绍第16-32页
    2.1 理想化的机器智能信息检测和识别第16-20页
        2.1.1 使用机器智能实现全智能的信息检测和识别过程第18页
        2.1.2 使用机器智能实现全智能信息检测和识别存在的问题分析第18-19页
        2.1.3 使用机器智能实现垃圾信息检测和识别的模型第19-20页
    2.2 自然语言理解第20页
    2.3 中文分词处理第20-22页
        2.3.1 主要的中文分词算法第21页
        2.3.2 NLPIR/ICTCLAS2014和WORD开源分词工具第21-22页
    2.4 谓词逻辑第22-23页
        2.4.1 谓词演算第22-23页
        2.4.2 合式公式第23页
    2.5 语义网络第23-25页
        2.5.1 语义网络的要素第23-24页
        2.5.2 语义网络的特点第24页
        2.5.3 二元语义网络的表示第24页
        2.5.4 多元语义网络的表示第24-25页
        2.5.5 语义网络中连词和量化的表示第25页
    2.6 专家系统第25-31页
        2.6.1 基于规则的专家系统第26页
        2.6.2 专家系统知识的表示第26页
        2.6.3 专家系统推理方法第26-28页
        2.6.4 Rete算法第28页
        2.6.5 Apache JBoss Rule(Drools)开源规则引擎第28-31页
    2.7 基于条件概率的贝叶斯方法第31页
    2.8 本章小结第31-32页
第三章 垃圾信息的定量分析第32-42页
    3.1 基于信息和统计原理的垃圾信息定量分析第32-36页
        3.1.1 垃圾信息的广度分析第33-34页
        3.1.2 垃圾信息的频度分析第34-36页
    3.2 基于内容的垃圾信息定量分析第36-40页
        3.2.1 垃圾信息的谓词逻辑特征和语义网络表示第36-39页
        3.2.2 垃圾信息的专家系统知识库表示第39-40页
    3.3 垃圾信息的综合特征分析第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 通用自动化垃圾信息检测模型和原型系统设计第42-55页
    4.1 通用自动化垃圾信息检测模型第42-43页
    4.2 收集信息及预处理第43-49页
        4.2.1 信息源适配第44-46页
        4.2.2 信息规整第46-47页
        4.2.3 中文分词处理第47-49页
    4.3 基于统计学特征分析第49页
    4.4 内容语义分析第49-51页
    4.5 信息特征匹配第51-52页
    4.6 有监督的系统学习和进化第52-53页
    4.7 垃圾信息的自反馈机制第53页
    4.8 通用自动化垃圾信息检测原型系统的实现和验证第53-54页
    4.9 本章小结第54-55页
第五章 运营商防范及管控策略探讨第55-61页
    5.1 构建通用自动化垃圾信息检测系统第55-57页
        5.1.1 构建通用自动化监测系统对于运营商的意义第56-57页
        5.1.2 构建通用自动化监测系统对于信息化社会的意义第57页
        5.1.3 构建通用自动化监测系统对于信息产业链的意义第57页
    5.2 通用自动化垃圾信息监测系统的分布式部署策略优势第57-58页
        5.2.1 使用分布式并行运算框架Hadoop第57-58页
        5.2.2 各运营商和运营企业间的分布式部署实施第58页
    5.3 通用自动化垃圾信息监测的云实现策略优势探讨第58-60页
        5.3.1 基于IaaS的实验性质私有云平台第59页
        5.3.2 基于PaaS的理想化全方位多功能平台建设构想第59-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-62页
参考文献第62-64页
致谢第64页

 
 
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