典型文献
基于LDA模型的网络信息内容安全分类系统设计
文献摘要：
由于传统基于卷积神经网络的分类系统在实际应用中容易受到分类样本数量的影响,待分类样本数量越多,分类后召回率越低.针对这一问题,尝试引入LDA模型,开展对网络信息内容安全分类系统的设计研究.通过文件服务器选型、网络信息采集终端设备选型等硬件设计和网络信息内容文本表示与预处理、基于LDA模型的文本分类特征选择、确定网络信息数据集中事件类别等软件设计,提出一种全新的分类系统.通过对比实验证明,新的分类系统可有效提高分类结果的召回率,并达到理想的完备性状态.将该分类系统应用于实际可有效降低网络信息内容安全事件发生概率,提高网络环境安全性.
文献关键词：
LDA模型;网络信息;数据集
中图分类号：
作者姓名：
林广朋
作者机构：
吉林师范大学信息网络中心,吉林四平136000
文献出处：
引用格式：
[1]林广朋-.基于LDA模型的网络信息内容安全分类系统设计)[J].长江信息通信,2022(07):53-55
A类：
B类：
LDA,网络信息内容,信息内容安全,安全分类,分类系统,样本数量,召回率,文件服务器,信息采集,采集终端,终端设备,设备选型,硬件设计,文本表示,文本分类,分类特征,特征选择,网络信息数据,软件设计,完备性,系统应用,安全事件,发生概率,网络环境,环境安全性
AB值：
0.324414
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