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摘要
针对当前网络负面信息检测方法存在假阳性率和漏检率较高的问题,提出基于朴素贝叶斯的多媒体网络负面信息数据检测方法。通过FIR滤波法实现负面信息数据检测前的抗干扰滤波,对采集到的多媒体网络信息数据中心流量实行傅里叶变换操作,得到FIR滤波器输入向量。将输入向量设置为平稳向量输入至滤波器,计算滤波器传输函数,获取FIR级联滤波器。对滤波器的抽头系数进行计算,实现媒体网络干扰滤波。利用经FIR滤波器处理过的多媒体网络信息数据流量测试集,构建贝叶斯概率表达式,得到网络中待检测信息数据隶属某类别的概率。根据概率计算式获取负面信息数据检测目标函数,计算目标函数中的先验概率值,并使用先验概率值完成网络负面信息数据检测。仿真结果表明,所提方法可将检测结果的假阳性率控制在5%以下,漏检率约为0.67%。该方法检测率高且漏检率低,与当前相关方法相比具备较强的检测性能。
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单位承德医学院
