【摘 要】
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过滤模板的生成是网络信息过滤中一个至关重要的问题。针对模板生成中的非线性特征,借鉴遗传算法可以在全局范围内寻找最优解的特性,引入遗传算法解决文本信息过滤问题,并应
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873247）, 山东省高新自主创新专项工程资助项目（2008ZZ28）, 山东省自然科学基金重点资助项目（ZR2009GZ007）, 山东省计算机应用成果一等奖
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过滤模板的生成是网络信息过滤中一个至关重要的问题。针对模板生成中的非线性特征,借鉴遗传算法可以在全局范围内寻找最优解的特性,引入遗传算法解决文本信息过滤问题,并应用基于集合论的方法证明其理论可行性。在实际应用中,应用遗传算法生成模板进行了文本分类和文本过滤试验,并根据应用过程中存在的问题提出了遗传算子的自适应策略。理论证明以及实验结果都表明,该方法具有可行性,能够在信息过滤中取得较好的结果。
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