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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-IDF49

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