网络信息内容安全
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广东广州
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作者杨黎斌，戴航，蔡晓妍编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302455356
出版时间2017-02
装帧平装
开本16开
定价29.5元
货号8903852
上书时间2024-12-18
商品详情
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目录
目录
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第1章绪论
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1.1网络信息内容安全的背景
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1.1.1我国互联网发展现状
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1.1.2网络信息内容特点
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1.2网络信息内容安全的概念
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1.2.1网络信息内容安全的定义
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1.2.2网络信息内容安全的特点
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1.2.3网络信息内容安全与相关学科的关系
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1.3主流网络信息安全产品简介
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1.3.1政府部门主导的项目
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1.3.2科研院所或企业的项目与产品
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1.4网络信息内容安全研究的意义
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1.5网络信息内容安全的未来及发展趋势
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1.6本章小结
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习题
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第2章网络信息的获取
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2.1互联网信息分类
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2.1.1网络媒体信息
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2.1.2网络通信信息
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2.2网络媒体信息的获取
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2.2.1网络媒体信息获取的一般流程
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2.2.2网络媒体信息获取的分类
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2.2.3网络媒体信息获取的难点分析
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2.2.4网络媒体信息获取的方法
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2.3网络通信信息的获取
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2.3.1网络通信信息获取的一般流程
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2.3.2网络通信信息获取的分类
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2.3.3网络通信信息获取的难点分析
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2.3.4Linux和Windows环境下的通信信息获取
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2.4本章小结
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习题
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第3章网络信息内容预处理技术
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3.1网络信息内容预处理概述
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3.1.1中文分词
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3.1.2停用词
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3.2语义特征抽取
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3.2.1词级别语义特征
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3.2.2亚词级别语义特征
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3.2.3语义与语用级别语义特征
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3.2.4汉语的语义特征抽取
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3.3特征子集选择
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3.3.1停用词过滤
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3.3.2文档频率阈值法
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3.3.3TFIDF
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3.3.4信噪比
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3.4特 征 重 构
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3.4.1词干
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3.4.2知识库
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3.4.3潜在语义索引
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3.5向 量 生 成
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3.5.1局部系数
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3.5.2全局系数
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3.5.3规范化系数
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3.6文本内容分析
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3.6.1文本语法分析方法
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3.6.2文本语义分析方法
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3.6.3文本语用分析方法
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3.7本章小结
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习题
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第4章网络信息内容过滤
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4.1网络信息内容过滤概述
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4.1.1网络信息内容过滤的定义
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4.1.2网络信息内容过滤的原理
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4.1.3网络信息内容过滤的意义
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4.2网络信息内容过滤技术的分类
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4.2.1根据过滤方法分类
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4.2.2根据操作的主动性分类
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4.2.3根据过滤位置分类
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4.2.4根据过滤的不同应用分类
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4.3网络信息内容过滤的一般流程
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4.4网络信息内容过滤模型
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4.4.1布尔模型
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4.4.2向量空间模型
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4.4.3神经网络模型
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4.5网络信息内容过滤的主要方法
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4.5.1统计方法
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4.5.2逻辑方法
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4.6网络信息内容过滤典型系统
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4.6.1基于多Agents的过滤系统
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4.6.2基于文本匹配的过滤系统
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4.7本章小结
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习题
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第5章话题检测与跟踪
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5.1话题检测与跟踪概述
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5.1.1话题检测与跟踪的定义
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5.1.2话题检测与跟踪的特点
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5.1.3话题检测与跟踪的意义
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5.2话题检测与跟踪的任务
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5.2.1报道切分
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5.2.2次报道检测
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5.2.3关联检测
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5.2.4话题检测
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5.2.5话题跟踪
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5.3话题检测与跟踪的研究体系
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5.4相关研究现状
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5.4.1关联检测
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5.4.2话题跟踪
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5.4.3话题检测
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5.4.4跨语言话题检测与跟踪
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5.5话题检测与跟踪的一般系统模型
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5.5.1话题/报道模型
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5.5.2相似度计算
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5.5.3聚类分析策略
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5.6话题检测与跟踪的效果评价
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5.6.1话题检测与跟踪使用的语料
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5.6.2话题检测与跟踪的评测体系
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5.7话题检测与跟踪的发展趋势
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5.8本章小结
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习题
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第6章社会网络分析
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6.1社会网络分析概述
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6.1.1社会网络的定义
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6.1.2社会网络分析的含义及主要内容
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6.1.3网络信息中的社会网络分析
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6.1.4社会网络分析的意义
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6.2社会网络分析的研究体系
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6.2.1中心性分析
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6.2.2凝聚子群分析
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6.2.3核心边缘结构分析
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6.3社会网络分析的一般模型
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6.3.1社会网络的构建
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6.3.2社会网络的发现
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6.3.3节点地位评估
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6.4社会网络分析常用方法
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6.4.1基于命名实体检索结果的社会网络构建
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6.4.2基于内容分析的社会网络构建
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6.5社会网络分析的安全应用
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6.5.1社会挖掘和话题监控的互动模型研究
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6.5.2不同实体间关系倾向性分析
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6.5.3中文新闻文档自动文摘
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6.6社会网络分析的发展趋势
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6.7本章小结
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习题
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第7章网络舆情分析
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7.1网络舆情分析概述
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7.1.1网络舆情分析的概念
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7.1.2网络舆情的特点
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7.1.3网络舆情分析的意义
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7.2网络舆情分析的关键技术
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7.2.1信息采集技术
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7.2.2舆情热点发现技术
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7.2.3热点评估和跟踪
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7.2.4舆情等级评估
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7.3网络舆情分析的系统框架
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7.4网络舆情分析常用方法
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7.4.1高仿真网络信息深度抽取
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7.4.2高性能信息自动提取机器人技术
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7.4.3基于语义的海量文本特征快速提取与分类
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7.4.4多媒体群件理解技术
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7.4.5非结构信息自组织聚合表达
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7.5网络舆情分析的典型应用
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7.5.1面向互联网论坛的定点站点深入挖掘机制
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7.5.2异构数据归一化存储与目标站点热点查询
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7.5.3监控目标热点自动发现功能
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7.6网络舆情分析的发展趋势
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7.7本章小结
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习题
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第8章开源情报分析
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8.1基本概念
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8.1.1开源情报分析的概念
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8.1.2开源情报分析的价值
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8.2开源情报分析的发展和研究
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8.3开源情报分析的指标
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8.3.1信息源可靠度
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8.3.2信息内容可靠度
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8.4开源情报大数据分析方法
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8.4.1数据定量分析
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8.4.2多源数据融合
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8.4.3相关性分析
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8.5开源情报分析系统框架
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8.5.1系统框架
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8.5.2处理流程
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8.6开源情报分析的发展趋势
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8.7本章小结
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习题
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参考文献
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