基于行为模式进行网络搜索信息过滤

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1、基于行为模式进行网络搜索信息过滤对大量信息样本进行的统计、分析和计算，建立行为模式数学模型，利用这种具有极高行为特征的模型，对新的信息进行分析判定。　　　　2.2数据挖掘　　数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。　　对于垃圾信息行为模式进行信息挖掘，主要是针对相关dash;主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最主要的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。

2、它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。利用主元分析技术对于垃圾信息的不同行为模式，利用应用线形代数知识进行科学求解，最大程度去掉冗余和干扰，找到垃圾信息的主要行为模式。　　　　2.4基于行为模式的垃圾过滤模型　　通过行为模式识别技术对网络搜索结果中的垃圾信息进行过滤，其思想是对大量垃圾信息样本进行分析，建立垃圾信息行为特征模型，利用这个特征模型对搜索的结果信息进行分析、判断，过滤其中的垃圾信息。整个垃圾信息过滤模型，基于信息知识智能理论指导，采用数据挖掘方法提取垃圾信息的行为规则，从而

3、建立垃圾信息过滤模型。信鼠表示事物状态变化方式，知识表示事物状态变化规律，智能表示根据已知事物变化规律指定对未知事物检测的规则。　　智能模型建立步骤：　　首先大量收集不同搜索结果中包含的垃圾信息；根据Inktomi对垃圾信息定义对搜索的信息进行分类整理，并进行垃圾信息预处理，通过数据格式和内容调整使数据更符合数据挖掘的需要；根据数据挖掘算法对垃圾信息行为模式进行挖掘；利用主元分析理论，对垃圾信息的行为特征进行计算分析，找到数据中最主要的元素和结构；将垃圾信息的主要行为进行知识表示；从生成的知识中生成求解问

4、题的策略和规则；利用生成的策略和规则建立垃圾信鼠过滤模型，从而解决所面对的实际问题。　　建立模型需要解决的关键问题：　　垃圾信息的收集是否全面，能否采集到准确，真实的数据来是研究基础；垃圾信息中得到的数据适应性，是否能对这一类垃圾信息真实全面反应；对垃圾信息的行为模式进行数据挖掘时采用的算法；提取垃圾信息各种行为中的主要元素的方法；对垃圾信息的行为模式特征的分析，产生垃圾信息过滤的规则集。　　　　3　信息过滤系统　　　　如图1所示，为信息过滤系统结构图，在原有的网络搜索引擎系统中，通过将文本索引中包含的索

5、引信息发送给过滤服务器，通过索引信息中链接查询相关WEB，分析该WEB的行为特征，与垃圾信息行为特征库中不同类型的垃圾信息的行为特征进行比较，清理掉被判定为垃圾信息的搜索结果信息，将正常行为信息存入索引数据库。　　其中，过滤服务器需要完成4方面的工作，包括信息采样、行为解析、特征比较、信息过滤。信息采样：提取文本索引中的信息，包括链接，文本信息等信息。行为解析：对不同信息进行分析，提取主要行为特征。特征比较：将不同.擎结构，相对独立，易于升级维护。搜索结果相对公平：由于过滤系统相对独立，可由第三方开发商设

6、计指定，避免网络搜索提供商出于自身利益等考虑而为用户提供的搜索结果。节省用户信息搜索时间：由于垃圾信息减少，节省了用户需要大量打开不同链接查询信息的时间。先进的过滤技术：传统采用内容关键字过滤时，由于某些网站随意修改关键词内容，这样原有的词库不能找到匹配的关键词，从而无法过滤垃圾信息，而行为模式识别技术从垃圾信息的特征行为进行判定，即使进行了关键词内容修改仍可以判定垃圾信息。　　　　5　总结　　　　搜索结果中的垃圾信息，对于用户和搜索引擎自身都带来了极大的负面影响，传统的信息过滤技术已经不能满足对垃圾信息

7、的过滤，通过先进的行为模式识别技术来设计过滤系统，可以增加垃圾信息过滤的准确性，提高搜索结果的正确性，从而满足用户对信息获得的要求。