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第1章 绪论 1

1.1网络信息内容安全的背景 1

1.1.1我国互联网发展现状 1

1.1.2网络信息内容特点 2

1.2网络信息内容安全的概念 3

1.2.1网络信息内容安全的定义 3

1.2.2网络信息内容安全的特点 3

1.2.3网络信息内容安全与相关学科的关系 4

1.3主流网络信息安全产品简介 8

1.3.1政府部门主导的项目 8

1.3.2科研院所或企业的项目与产品 9

1.4网络信息内容安全研究的意义 10

1.5网络信息内容安全的未来及发展趋势 11

1.6本章小结 12

习题 13

第2章 网络信息的获取 14

2.1互联网信息分类 14

2.1.1网络媒体信息 14

2.1.2网络通信信息 16

2.2网络媒体信息的获取 16

2.2.1网络媒体信息获取的一般流程 16

2.2.2网络媒体信息获取的分类 19

2.2.3网络媒体信息获取的难点分析 21

2.2.4网络媒体信息获取的方法 21

2.3网络通信信息的获取 32

2.3.1网络通信信息获取的一般流程 33

2.3.2网络通信信息获取的分类 34

2.3.3网络通信信息获取的难点分析 34

2.3.4 Linux和Windows环境下的通信信息获取 35

2.4本章小结 39

习题 39

第3章 网络信息内容预处理技术 40

3.1网络信息内容预处理概述 40

3.1.1中文分词 41

3.1.2停用词 42

3.2语义特征抽取 42

3.2.1词级别语义特征 42

3.2.2亚词级别语义特征 44

3.2.3语义与语用级别语义特征 45

3.2.4汉语的语义特征抽取 45

3.3特征子集选择 47

3.3.1停用词过滤 48

3.3.2文档频率阈值法 48

3.3.3 TF-IDF 49

3.3.4信噪比 49

3.4特征重构 50

3.4.1词干 51

3.4.2知识库 51

3.4.3潜在语义索引 51

3.5向量生成 54

3.5.1局部系数 55

3.5.2全局系数 55

3.5.3规范化系数 55

3.6文本内容分析 56

3.6.1文本语法分析方法 56

3.6.2文本语义分析方法 59

3.6.3文本语用分析方法 66

3.7本章小结 66

习题 66

第4章 网络信息内容过滤 67

4.1网络信息内容过滤概述 67

4.1.1网络信息内容过滤的定义 67

4.1.2网络信息内容过滤的原理 68

4.1.3网络信息内容过滤的意义 69

4.2网络信息内容过滤技术的分类 70

4.2.1根据过滤方法分类 71

4.2.2根据操作的主动性分类 71

4.2.3根据过滤位置分类 72

4.2.4根据过滤的不同应用分类 72

4.3网络信息内容过滤的一般流程 73

4.4网络信息内容过滤模型 77

4.4.1布尔模型 77

4.4.2向量空间模型 78

4.4.3神经网络模型 78

4.5网络信息内容过滤的主要方法 78

4.5.1统计方法 79

4.5.2逻辑方法 81

4.6网络信息内容过滤典型系统 82

4.6.1基于多Agents的过滤系统 82

4.6.2基于文本匹配的过滤系统 86

4.7本章小结 90

习题 91

第5章 话题检测与跟踪 92

5.1话题检测与跟踪概述 92

5.1.1话题检测与跟踪的定义 92

5.1.2话题检测与跟踪的特点 94

5.1.3话题检测与跟踪的意义 94

5.2话题检测与跟踪的任务 95

5.2.1报道切分 95

5.2.2首次报道检测 95

5.2.3关联检测 96

5.2.4话题检测 96

5.2.5话题跟踪 96

5.3话题检测与跟踪的研究体系 96

5.4相关研究现状 99

5.4.1关联检测 99

5.4.2话题跟踪 99

5.4.3话题检测 102

5.4.4跨语言话题检测与跟踪 104

5.5话题检测与跟踪的一般系统模型 105

5.5.1话题/报道模型 105

5.5.2相似度计算 107

5.5.3聚类分析策略 108

5.6话题检测与跟踪的效果评价 109

5.6.1话题检测与跟踪使用的语料 109

5.6.2话题检测与跟踪的评测体系 110

5.7话题检测与跟踪的发展趋势 111

5.8本章小结 112

习题 113

第6章 社会网络分析 114

6.1社会网络分析概述 114

6.1.1社会网络的定义 114

6.1.2社会网络分析的含义及主要内容 115

6.1.3网络信息中的社会网络分析 117

6.1.4社会网络分析的意义 117

6.2社会网络分析的研究体系 118

6.2.1中心性分析 118

6.2.2凝聚子群分析 119

6.2.3核心-边缘结构分析 120

6.3社会网络分析的一般模型 121

6.3.1社会网络的构建 121

6.3.2社会网络的发现 122

6.3.3节点地位评估 125

6.4社会网络分析常用方法 128

6.4.1基于命名实体检索结果的社会网络构建 129

6.4.2基于内容分析的社会网络构建 130

6.5社会网络分析的安全应用 142

6.5.1社会挖掘和话题监控的互动模型研究 142

6.5.2不同实体间关系倾向性分析 148

6.5.3中文新闻文档自动文摘 149

6.6社会网络分析的发展趋势 153

6.7本章小结 154

习题 155

第7章 网络舆情分析 156

7.1网络舆情分析概述 156

7.1.1网络舆情分析的概念 156

7.1.2网络舆情的特点 157

7.1.3网络舆情分析的意义 158

7.2网络舆情分析的关键技术 159

7.2.1信息采集技术 159

7.2.2舆情热点发现技术 160

7.2.3热点评估和跟踪 161

7.2.4舆情等级评估 161

7.3网络舆情分析的系统框架 166

7.4网络舆情分析常用方法 169

7.4.1高仿真网络信息深度抽取 169

7.4.2高性能信息自动提取机器人技术 170

7.4.3基于语义的海量文本特征快速提取与分类 172

7.4.4多媒体群件理解技术 173

7.4.5非结构信息自组织聚合表达 174

7.5网络舆情分析的典型应用 175

7.5.1面向互联网论坛的定点站点深入挖掘机制 177

7.5.2异构数据归一化存储与目标站点热点查询 177

7.5.3监控目标热点自动发现功能 177

7.6网络舆情分析的发展趋势 177

7.7本章小结 181

习题 182

第8章 开源情报分析 183

8.1基本概念 183

8.1.1开源情报分析的概念 183

8.1.2开源情报分析的价值 184

8.2开源情报分析的发展和研究 185

8.3开源情报分析的指标 187

8.3.1信息源可靠度 187

8.3.2信息内容可靠度 188

8.4开源情报大数据分析方法 190

8.4.1数据定量分析 190

8.4.2多源数据融合 190

8.4.3相关性分析 191

8.5开源情报分析系统框架 192

8.5.1系统框架 192

8.5.2处理流程 193

8.6开源情报分析的发展趋势 195

8.7本章小结 196

习题 196

参考文献 197