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基于云計(jì)算的智能終端不良網(wǎng)站過(guò)濾系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2025-01-17 10:28
  隨著信息技術(shù)與智能終端的快速發(fā)展,智能終端連接互聯(lián)網(wǎng)也愈加方便,用戶(hù)的娛樂(lè)時(shí)間也逐漸從個(gè)人電腦轉(zhuǎn)向了智能終端。但互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)內(nèi)容豐富且較為自由的空間,容易被惡意的人利用發(fā)布不良信息對(duì)社會(huì)造成影響,因此國(guó)內(nèi)外一些傳統(tǒng)軟件企業(yè)針對(duì)智能終端研發(fā)了具有不良網(wǎng)站攔截功能的手機(jī)衛(wèi)士等產(chǎn)品。但這些產(chǎn)品中的一部分過(guò)濾技術(shù)并沒(méi)有和目前主流的云計(jì)算平臺(tái)相結(jié)合,也有部分檢測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)是基于云計(jì)算平臺(tái)的,可采取過(guò)濾方式都是較為容易實(shí)現(xiàn)的黑白名單匹配檢測(cè)方式,并沒(méi)有充分發(fā)揮云計(jì)算平臺(tái)處理大量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。因此研究如何將目前的主要的不良網(wǎng)站過(guò)濾技術(shù)與主流的云計(jì)算平臺(tái)相結(jié)合形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),具有一定的實(shí)現(xiàn)意義。本文主要研究基于云計(jì)算的智能終端不良網(wǎng)站過(guò)濾技術(shù),主要工作是對(duì)不良文本和不良圖片的特征進(jìn)行提取、并分類(lèi)以及最后綜合文本圖片的分類(lèi)結(jié)果對(duì)不良網(wǎng)站的類(lèi)型進(jìn)行最終判斷。本文采用了基于Spark平臺(tái)的改進(jìn)KNN算法對(duì)網(wǎng)頁(yè)上的內(nèi)容信息進(jìn)行識(shí)別訓(xùn)練分類(lèi),最后使用決策樹(shù)算法模型對(duì)不良文本的類(lèi)型以及不良圖片的類(lèi)型進(jìn)行再次綜合分析,最終判斷出不良網(wǎng)站的不良類(lèi)型,并根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的閾值給出網(wǎng)站的危險(xiǎn)等級(jí)。由于這些功能都是在云計(jì)算平臺(tái)上并...

【文章頁(yè)數(shù)】:82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1云計(jì)算服務(wù)云計(jì)算服務(wù)在平常使用中展現(xiàn)了很多特征,其關(guān)鍵特征如下所示:(1)敏捷性高,云計(jì)算可以通過(guò)重新配置提高用戶(hù)的靈活性,增加或者擴(kuò)大技術(shù)基礎(chǔ)

圖2.1云計(jì)算服務(wù)云計(jì)算服務(wù)在平常使用中展現(xiàn)了很多特征,其關(guān)鍵特征如下所示:(1)敏捷性高,云計(jì)算可以通過(guò)重新配置提高用戶(hù)的靈活性,增加或者擴(kuò)大技術(shù)基礎(chǔ)

圖2.1云計(jì)算服務(wù)服務(wù)在平常使用中展現(xiàn)了很多特征,其關(guān)鍵特征如下所示:敏捷性高,云計(jì)算可以通過(guò)重新配置提高用戶(hù)的靈活性,增加或者擴(kuò)訪(fǎng)問(wèn)便捷,用戶(hù)只需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)瀏覽器就可以訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng),跨越了設(shè)備效率提升,對(duì)于多個(gè)用戶(hù)處理同一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí),用戶(hù)不需要在本地安裝接在云環(huán)境下處理數(shù)據(jù),節(jié)省....


圖4.7基于Spark云平臺(tái)改進(jìn)KNN算法效率

圖4.7基于Spark云平臺(tái)改進(jìn)KNN算法效率

圖4.7基于Spark云平臺(tái)改進(jìn)KNN算法效率由圖4.7可知道,KNN算法的精確度與選取的k的值有很大的關(guān)系,當(dāng)選取k的值較小的時(shí)候,精確度相當(dāng)?shù),而隨著k值增大,算法準(zhǔn)確度也逐漸提高,但是當(dāng)選取的k值更大的時(shí)候,精確度大多數(shù)時(shí)候反而降低了,從而可....


圖4.8基于Spark改進(jìn)KNN算法運(yùn)行時(shí)間由圖4.8可知,在KNN算法以及基于Spark云平臺(tái)改進(jìn)KNN算法選取k的值都是最

圖4.8基于Spark改進(jìn)KNN算法運(yùn)行時(shí)間由圖4.8可知,在KNN算法以及基于Spark云平臺(tái)改進(jìn)KNN算法選取k的值都是最

圖4.7基于Spark云平臺(tái)改進(jìn)KNN算法效率由圖4.7可知道,KNN算法的精確度與選取的k的值有很大的關(guān)系,當(dāng)選取k的值較小的時(shí)候,精確度相當(dāng)?shù),而隨著k值增大,算法準(zhǔn)確度也逐漸提高,但是當(dāng)選取的k值更大的時(shí)候,精確度大多數(shù)時(shí)候反而降低了,從而可....


圖5.3YCbCr色彩空間圖片

圖5.3YCbCr色彩空間圖片

doubleangle,doublestartAngledoubleendAngle,constScalar&colorintthinckness=1,intlineType=8,intshift=0)核心函數(shù)用來(lái)在圖片上形成橢圓,其中主要的相關(guān)表....



本文編號(hào):4027951

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