[发明专利]互联网不良信息检测方法以及系统无效
| 申请号： | 201010536381.7 | 申请日： | 2010-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN102004764A | 公开（公告）日： | 2011-04-06 |
| 发明（设计）人： | 毛伟;李晓东;杨卫平;李洪涛;耿光刚;齐超;张桓铭;王国栋;卢文哲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心;北龙中网（北京）科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种互联网不良信息检测方法以及系统。该方法包括：从预检测的网络信息中提取多模态特征，得到与所述多模态特征相对应的各模态特征子向量，包括：从预检测的网络信息中提取内容统计特征、文本相关特征和链接相关特征中的至少两项；对提取到的各模态特征子向量进行特征融合处理，得到多模态联合特征向量；根据多模态联合特征向量，采用机器学习算法进行不良信息检测，得到检测结果。本发明还提供了对应的系统。本发明提供的互联网不良信息检测方法以及系统，能够提高对互联网不良信息的检测性能，而且大大提高了检测系统的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 互联网 不良信息 检测 方法 以及 系统 | ||
【主权项】：
一种互联网不良信息检测方法，其特征在于，包括：从预检测的网络信息中提取多模态特征，得到与所述多模态特征相对应的各模态特征子向量，提取的多模态特征包括内容统计特征、文本相关特征和链接相关特征中的至少两项；对提取到的各模态特征子向量进行特征融合处理，得到多模态联合特征向量；根据所述多模态联合特征向量，采用机器学习算法进行不良信息检测，得到检测结果。
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