靈玖LJKeyScanner關(guān)鍵詞敏感掃描不是簡(jiǎn)單的處理

時(shí)間：2016-12-12作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：184

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  隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的革新，互聯(lián)網(wǎng)新媒體的快速發(fā)展，人們的生活已經(jīng)進(jìn)入高速信息時(shí)代。我們每天的生活都要產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，因此我們獲取數(shù)據(jù)的速度和規(guī)模不斷增長(zhǎng)，大量數(shù)據(jù)不斷的被存入存儲(chǔ)介質(zhì)中形成海量數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者其他信息庫(kù)*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識(shí)過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等三個(gè)必要

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  文本挖掘(Text Mining)是一個(gè)從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過(guò)程。文本挖掘的主要目的是從非結(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識(shí)。可以看成是基于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來(lái)，因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，文本挖掘有其*特之處，主要表現(xiàn)在：文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，無(wú)確定形式并

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  Internet是**信息共享的基礎(chǔ)設(shè)施，是一種開(kāi)放和面向 所有用戶的技術(shù)。它一方面要保證信息方便、快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的傳播。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析是一種管理信 息傳播的重要手段。它是網(wǎng)絡(luò)信息安全**理論與關(guān)鍵技術(shù) 研究網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析所涉及的新理論、新體系結(jié)構(gòu)、新方法和新技術(shù)。 內(nèi)容過(guò)濾技術(shù)一般包括名單過(guò)濾技術(shù)、關(guān)鍵詞過(guò)濾技術(shù)、圖像過(guò)濾技術(shù)、模板過(guò)濾技術(shù)和智能過(guò)濾技術(shù)等。目前，內(nèi)容過(guò)濾技術(shù)還

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  在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，隨著海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及多數(shù)據(jù)源融合交叉應(yīng)用，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來(lái)，知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識(shí)表示方法和數(shù)據(jù)管理模式，在自然語(yǔ)言處理、問(wèn)題回答、信息檢索等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。知識(shí)圖譜是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，用于以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系;其基本組成單位是“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)屬性