[发明专利]一种信息规则生成方法及装置、信息类型判断方法及系统

权利要求书

1、一种网络信息特征规则生成方法，其特征在于，包括：

读取分类已知信息的内容；

将所述信息内容使用预置提取算法得到信息规则库；

采用所述的信息规则库使用预置学习算法进行概率分析得到最终特征集合；

将所述概率使用预置分析算法进行分数优化得到最终分数集。

2、如权利要求1所述的网络信息特征规则生成方法，其特征在于，所述预置提取算法包括：

将信息的文本内容进行编码转换、全半角字符处理、字符转换；

对所述文本内容中停用词、标点符合和数学运算符等用空格进行转换得到可识别字符集；

将所述可识别字符集分解成单词和短语形成特征。

3、如权利要求1所述的网络信息特征规则生成方法，其特征在于，所述计算预置学习算法包括：

计算所述特征出现的频度；

删除所述频率过大或过小的特征；

对所述的特征采用信息增益方法得到每个特征的信息增益；

将所述信息增益按照从大到小的顺序进行排序；

对所述排序后的信息增益选取特定个数得到最终的特征规则集合。

4、如权利要求1所述的网络信息特征规则生成方法，其特征在于，所述预置分析算法包括：

读入所述的特征规则集合与对应特征的信息增益；

读入分类已知的网络信息的内容；

计算所述各个特征项的分数并得到最终的分数集合。

5、一种网络信息类型判断方法，其特征在于，包括：

读取分类未知信息的内容

对所述信息内容进行格式解析；

读取所述的网络信息特征规则生成方法得到的规则库和分数集；

对所述解析后的信息内容使用预置预测算法进行计算；

根据计算结果对所述信息类型进行判断。

6、如权利要求5所述的网络信息类型判断方法，其特征在于，所述的预置预测算法包括：

优化所述规则库形成规则树；

将所述解析后的信息内容按照规则树进行匹配；

若所述匹配成功则增加该规则对应分数。

7、如权利要求5所述的网络信息类型判断方法，其特征在于当最后所述分类未知的信息分数大于一定的阈值时则判为垃圾信息，反之为非垃圾信息。

8、一种网络信息特征规则生成装置，其特征在于，包括：

网络信息读取单元，用于读取分类已知信息的信息内容；

特征库提取单元，用于从所述信息内容中提取符合预置条件的特征；

规则集生成单元，用于将所述特征进行概率分析得到最终的规则集合；

规则分数生成单元，用于将所述规则概率进行优化得到最终的分数集合。

9、一种网络信息类型判断装置，其特征在于，包括：

网络信息读取单元，用于读取分类未知信息的信息内容；

信息内容解析单元，用于解析分类未知信息的信息内容；

规则与分数集读取单元，用于读取规则集与对应分数集内容；

计算单元，用于以所述解析后的信息内容、规则集和分数集作为输入，采用预置预测算法进行计算；

判断单元，用于根据所述计算单元的计算结果对所述分类未知信息的信息类型进行判断。

10、一种网络信息类型判断系统，其特征在于，包括：

网络信息特征规则生成装置，用于读取分类已知信息的信息内容；从所述信息内容中提取符合预置条件的特征；将所述特征进行概率分析得到最终的规则集合；将所述规则概率进行优化得到最终的分数集合。

网络信息类型判断装置，用于读取分类未知信息的信息内容并进行解析；读取规则集与对应分数集内容；以所述解析后的信息内容、规则集和分数集作为输入，采用预置预测算法进行计算；根据所述计算单元的计算结果对所述分类未知信息的信息类型进行判断。