孫 艷，周學(xué)廣

（海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院，湖北 武漢430033）

1 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，人們每天接觸的信息與日俱增，信息的迅速膨脹產(chǎn)生了“信息過(guò)載”和“信息迷航”，同時(shí)也加大了網(wǎng)絡(luò)不良信息（包括垃圾信息、反動(dòng)信息、虛假信息、惡意信息等）的傳播，帶來(lái)了各種信息安全問(wèn)題和社會(huì)問(wèn)題，因此不良信息過(guò)濾問(wèn)題日益被人們重視。

1982年，Denning在計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)通信（CACM）上首次提出信息過(guò)濾的概念［1］。1987年，Malone等人在CACM上提出了兩種信息過(guò)濾行為方式：認(rèn)知過(guò)濾和社會(huì)過(guò)濾［2］。認(rèn)知過(guò)濾即基于內(nèi)容的過(guò)濾［2］。Nanas將信息過(guò)濾分為基于內(nèi)容的過(guò)濾和協(xié)同過(guò)濾［3］?；趦?nèi)容的過(guò)濾是解決當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)不良信息泛濫問(wèn)題的主流技術(shù)。從內(nèi)容上看，不良信息過(guò)濾問(wèn)題可以看作是一個(gè)“兩類”分類問(wèn)題。因此，各種分類算法可以應(yīng)用于不良信息過(guò)濾中，如貝葉斯算法［4］、支 持 向 量 機(jī)［5］、粗 糙 集 理 論［6］、決 策 樹 算法［7］等。Pang等人曾用貝葉斯方法、最大熵法和支持向量機(jī)法對(duì)電影評(píng)論做分類效果評(píng)比，發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)的分類效果最好［8］。雖然SVM的分類效果優(yōu)于其他分類方法，但是其計(jì)算開銷大的缺點(diǎn)促使研究人員尋找更加完美的分類器。

貝葉斯算法是以貝葉斯定理為理論基礎(chǔ)的一種在已知先驗(yàn)概率與條件概率情況下得到后驗(yàn)概率的文本分類算法。貝葉斯分類算法原理簡(jiǎn)單，健壯性強(qiáng)。粗糙集理論能夠獲得分類所需的最小特征屬性集，在不影響分類精度的條件下降低特征向量的維數(shù)，得到最簡(jiǎn)的顯式表達(dá)的分類規(guī)則。采用貝葉斯和粗糙集理論相結(jié)合的方法進(jìn)行不良網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾，可以優(yōu)化分類系統(tǒng)的總體性能。

在本文中，我們利用粗糙集中區(qū)分矩陣和邏輯運(yùn)算對(duì)網(wǎng)頁(yè)特性現(xiàn)象進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn)，剔除判斷網(wǎng)頁(yè)類別的冗余屬性，對(duì)約簡(jiǎn)后的網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)類別的初步分類，建立網(wǎng)頁(yè)類別決策初表，然后進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)分類，通過(guò)網(wǎng)頁(yè)歸類，建立網(wǎng)頁(yè)類別決策復(fù)表，最后通過(guò)貝葉斯決策過(guò)程來(lái)判別網(wǎng)頁(yè)類別以及決定是否過(guò)濾。

2 粗糙集理論

粗糙集理論是一種新的處理模糊和不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。其主要思想就是在保持分類能力不變的前提下，通過(guò)知識(shí)約簡(jiǎn)，導(dǎo)出問(wèn)題的決策或者分類的規(guī)則。知識(shí)約簡(jiǎn)是粗糙集理論的核心內(nèi)容之一。眾所周知，知識(shí)庫(kù)中知識(shí)（屬性）并不是同等重要的，甚至其中某些知識(shí)是冗余的。所謂知識(shí)約簡(jiǎn)就是在保持知識(shí)庫(kù)分類能力不變的條件下，刪除其中不相關(guān)或不重要的知識(shí)，并得到知識(shí)的最小表達(dá)。本文提出利用區(qū)分矩陣和區(qū)分函數(shù)［9］來(lái)表達(dá)知識(shí)，它能夠很容易地計(jì)算約簡(jiǎn)和核。

設(shè)K＝（U，P，AT，V，ρ）為一概率知識(shí)表示系統(tǒng)，即U是論域，P是U的子集全體構(gòu)成的σ代數(shù)上的概率測(cè)度，AT＝｛a1，a2，…，an｝是有限個(gè)屬性構(gòu)成的集合，V＝V1×V2×…×Vn，Vi是屬性ai的值域，ρ：U→V是信息函數(shù)，對(duì)于U 中的每個(gè)對(duì)象x，ρ（x）稱為x的描述，具有相同描述的對(duì)象是不可分辨的，記與x具有相同描述的對(duì)象全體為［x］。設(shè)Ω＝｛ω1，ω2，…，ωs｝是具有有限個(gè)特征狀態(tài)的集合，每個(gè)具有狀態(tài)ωi的對(duì)象是U的子集，常稱為概念，A＝｛r1，r2，…，rm｝是 m 由個(gè)可能決策行為構(gòu)建的集合，P（ωj｜［x］）表示一個(gè)對(duì)象在描述［x］下處于狀態(tài)ωj的概率，一般假定P（ωj｜［x］）為已知的。令λ（ri｜ωj）表示狀態(tài)ωj時(shí)采用決策ri的風(fēng)險(xiǎn)損失。

3 粗糙集與貝葉斯決策的網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾方法

本文提出一種采用粗糙集與貝葉斯決策相結(jié)合的不良網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾方法，在相應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象對(duì)應(yīng)的各個(gè)網(wǎng)頁(yè)類別下，利用粗糙集中區(qū)分矩陣和邏輯運(yùn)算對(duì)網(wǎng)頁(yè)特性現(xiàn)象進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn)，剔除判斷網(wǎng)頁(yè)類別的冗余屬性，對(duì)約簡(jiǎn)后的網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)類別的初步分類，建立網(wǎng)頁(yè)類別決策初表，然后進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)分類，通過(guò)網(wǎng)頁(yè)歸類，建立網(wǎng)頁(yè)類別決策復(fù)表，最后通過(guò)貝葉斯決策過(guò)程來(lái)確定頁(yè)面類別以及是否進(jìn)行過(guò)濾。

粗糙集對(duì)網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象信息的約簡(jiǎn)方法如下：設(shè)決策表系統(tǒng)為S＝（U，A，V，f），S為知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，它對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁(yè)分類決策系統(tǒng)；A＝P∪D是屬性集合，子集P＝｛a［j］｜i＝1，…，k｝和D＝｛d｝分別稱為條件屬性集和決策屬性集，在網(wǎng)頁(yè)分類中分別對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象集和網(wǎng)頁(yè)類型集；U＝｛x1，x2，…，xn｝為論域，對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁(yè)分類中的被分類的單個(gè)網(wǎng)頁(yè)對(duì)象集；a［i］（xj）是被分類頁(yè)面xj在特征現(xiàn)象a［i］上的取值。區(qū)分矩陣C（i，j）表示區(qū)分矩陣中第i行和第j列交點(diǎn)處的元素，則區(qū)分矩陣CD定義為：

其中｛m［k］｜m［k］∈P∧m［k］（xi）≠m［k］（xj）｝。利用區(qū)分矩陣進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)的算法如下：

貝葉斯決策過(guò)程在不良網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾中簡(jiǎn)述如下：假定一個(gè)對(duì)象的描述為［x］，對(duì)于這個(gè)對(duì)象實(shí)施了決策ri，由于P（ωj｜［x］）是在給定描述［x］下的處于ωj的概率，因此對(duì)象在給定描述［x］下采用決策ri的期望損失（常稱為風(fēng)險(xiǎn)條件）可由全概率公式得到：

對(duì)于給定描述［x］，記τ（x）為一個(gè)決策規(guī)則，即τ（x）∈A，則τ是描述空間到A 的一個(gè)函數(shù)。令R是在給定一個(gè)總體決策規(guī)則下的期望總體風(fēng)險(xiǎn)。由于R（τ（x）｜［x］）是在描述［x］下決策τ（x）的條件風(fēng)險(xiǎn)率，因此總體風(fēng)險(xiǎn)其中的和是對(duì)整個(gè)知識(shí)表示系統(tǒng)而言。顯然，如果決策規(guī)則τ（x）使得對(duì)每個(gè)［x］而言條件風(fēng)險(xiǎn)率R（τ（x）｜［x］）盡可能的小，那么總體風(fēng)險(xiǎn)就能達(dá)到最小值。對(duì)于每個(gè)對(duì)象x∈U，計(jì)算由式（2）給出的風(fēng)險(xiǎn)R（τ（x）｜［x］），i＝1，2，…，m，如果有兩個(gè)或兩個(gè)以上的決策使條件風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小則根據(jù)實(shí)際情況取其中之一。設(shè)U是一系列不良的網(wǎng)頁(yè)，設(shè)ω是某種不良類型的信息（如暴力、色情等），則ω把U 分成兩部分，含某種類型的不良網(wǎng)頁(yè)（記為ω）和不含此類型的網(wǎng)頁(yè)（記為～ω），記pos（ω）和neg（ω）為ω的正域（存在不良信息需要進(jìn)行過(guò)濾的網(wǎng)頁(yè)）和負(fù)域（存在不良信息不需要過(guò)濾的網(wǎng)頁(yè)）。

每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)x在網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象［x］下面臨兩種可能的決策：

（Y）決策r1：x∈pos（ω），即r1＝［x］→pos（ω）；

（N）決策r2：x∈neg（ω），即r2＝［x］→neg（ω）。

這時(shí)，A＝｛r1，r2｝。令λ＝｛ri｜ω｝為含不良信息的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際為不良頁(yè)面（對(duì)象實(shí)際屬于ω）而采取決策ri時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)，λ＝｛ri｜～ω｝為含不良信息的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際不為不良頁(yè)面而采取決策ri時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)，p（ω｜［x］）為網(wǎng)頁(yè)在頁(yè)面特征現(xiàn)象［x］下有故障的概率，p（～ω｜［x］）為網(wǎng)頁(yè)在頁(yè)面特征現(xiàn)象［x］下沒(méi)有故障的概率。這樣，網(wǎng)頁(yè)在頁(yè)面特征現(xiàn)象［x］下采取決策ri的條件風(fēng)險(xiǎn)R（ri｜［x］）可由全概率公式得：

其中λi1＝λ（ri｜ω），λi2＝λ（ri｜～ω），i＝1，2。

由貝葉斯決策過(guò)程可得最小風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則為：

（Y）r1：［x］→pos（ω），若

（N）r2：［x］→neg（ω），若

由于在實(shí)際情況中，對(duì)于存在不良信息的但還不能確定為哪類不良頁(yè)面的網(wǎng)頁(yè)來(lái)說(shuō)，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾的風(fēng)險(xiǎn)比不進(jìn)行頁(yè)面過(guò)濾處理的風(fēng)險(xiǎn)要?。欢鴮?duì)于沒(méi)有不良信息的網(wǎng)頁(yè)來(lái)說(shuō)，進(jìn)行過(guò)濾的風(fēng)險(xiǎn)比不進(jìn)行過(guò)濾的風(fēng)險(xiǎn)要大，即滿足關(guān)系式：

將式（6）代入式（4）和式（5），并利用，p（ω｜［x］）＋p（～ω｜［x］）＝1經(jīng)計(jì)算可得最小風(fēng)險(xiǎn)決策規(guī)則重新表達(dá)為：

（Y）r1：［x］→pos（ω），若p（ω｜［x］）≥α，

（N）r2：［x］→neg（ω），若p（ω｜［x］）≤α，

其中

顯然，由式（6）可知0＜α＜1。這樣最終得到了概念ω關(guān)于α的近似（全體實(shí)際被過(guò)濾網(wǎng)頁(yè)）為：

即當(dāng)頁(yè)面特征現(xiàn)象表現(xiàn)為［x］的情況下，實(shí)際為某種不良網(wǎng)頁(yè)ω的概率大于和等于α的那些網(wǎng)頁(yè)肯定被過(guò)濾。

4 算法設(shè)計(jì)

4.1 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)

由于對(duì)網(wǎng)頁(yè)中不良頁(yè)面的確定并不一定通過(guò)存在不良信息的閾值百分之百的確定，所以算法在通過(guò)粗糙集確定不良類型頁(yè)面后，根據(jù)貝葉斯準(zhǔn)則，給予每種不良類型評(píng)定一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，用于進(jìn)一步進(jìn)行過(guò)濾決策，這樣可以提高網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾的正確率和避免誤過(guò)濾而帶來(lái)的計(jì)算機(jī)開銷。

由第3節(jié)可知λ11＜λ21，且λ12＞λ22。對(duì)于網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾來(lái)說(shuō)，λ11＝λ22＝0表明不良網(wǎng)頁(yè)被正確過(guò)濾的風(fēng)險(xiǎn)為0。但是網(wǎng)頁(yè)被誤判時(shí)風(fēng)險(xiǎn)明顯提高，假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)根據(jù)過(guò)濾網(wǎng)頁(yè)重要度成指數(shù)增長(zhǎng)。網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容越重要，錯(cuò)誤過(guò)濾后的風(fēng)險(xiǎn)越大。把非不良頁(yè)面當(dāng)作不良網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾的風(fēng)險(xiǎn)設(shè)為λ12＝eβ，其中β為頁(yè)面重要度，頁(yè)面重要度分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四個(gè)等級(jí)，其中Ⅰ為重要度小的網(wǎng)頁(yè)（一般指普通的新聞、娛樂(lè)等網(wǎng)頁(yè)），Ⅱ?yàn)橹匾戎械鹊木W(wǎng)頁(yè)（一般指企業(yè)、公司、學(xué)校等網(wǎng)頁(yè)），Ⅲ為重要度較高的網(wǎng)頁(yè)（一般指涉及商業(yè)秘密、網(wǎng)絡(luò)交易等網(wǎng)頁(yè)），Ⅳ為重要度很高的網(wǎng)頁(yè)（一般指涉及國(guó)家機(jī)密、軍事機(jī)密等網(wǎng)頁(yè)）。重要度系數(shù)如表1所示。

表1 網(wǎng)頁(yè)重要度系數(shù)表

其中重要度系數(shù)在0≤β≤1，網(wǎng)頁(yè)為不良或存在不良信息時(shí)未被過(guò)濾而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)為λ21＝eγ，其中γ為網(wǎng)頁(yè)的危害度。根據(jù)網(wǎng)頁(yè)的信息內(nèi)容，把頁(yè)面危害程度也分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四個(gè)等級(jí)，危害程度為Ⅰ＜Ⅱ＜Ⅲ＜Ⅳ。網(wǎng)頁(yè)危害度系數(shù)如表2所示。

表2 網(wǎng)頁(yè)危害度系數(shù)表

由式（7）得到風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)為

4.2 過(guò)濾算法

本文通過(guò)計(jì)算機(jī)和人工相結(jié)合地方式來(lái)提取網(wǎng)頁(yè)的特征信息，由于考慮到某些特征現(xiàn)象（如流媒體中裸露鏡頭的比例）機(jī)器很難進(jìn)行閾值判斷，是通過(guò)人工判斷來(lái)提取特征信息。例如，文本關(guān)鍵詞的閾值以及文本夾雜惡意字符等是采用TFIDF的方法進(jìn)行獲取特征現(xiàn)象。在獲取特征現(xiàn)象后，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)分類，根據(jù)粗糙集理論去除冗余的判別信息，只保留必要的特征信息；然后根據(jù)網(wǎng)頁(yè)的重要性和危害性進(jìn)行貝葉斯決策，從而達(dá)到利用最小的過(guò)濾代價(jià)來(lái)過(guò)濾最有危害性的不良網(wǎng)頁(yè)的目的。具體步驟如下：

Step1收集網(wǎng)頁(yè)特征信息，根據(jù)網(wǎng)頁(yè)特征信息進(jìn)行類別的初步分類，建立網(wǎng)頁(yè)類別樣本決策初表；

Step2根據(jù)粗糙集理論對(duì)網(wǎng)頁(yè)類別樣本決策初表建立相應(yīng)的區(qū)分矩陣CD，用式（1）對(duì)其進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，選擇最優(yōu)的屬性組合，簡(jiǎn)化網(wǎng)頁(yè)類別樣本決策初表，形成網(wǎng)頁(yè)類別決策復(fù)表；

Step3對(duì)于網(wǎng)頁(yè)特征信息不在類別決策復(fù)表中的根據(jù)收集的歷史特征信息以一定的先驗(yàn)概率確定為某種類別的網(wǎng)頁(yè)；

Step4對(duì)于網(wǎng)頁(yè)實(shí)時(shí)分類用網(wǎng)頁(yè)類別決策復(fù)表進(jìn)行決策，確定網(wǎng)頁(yè)為某種不良類別的后驗(yàn)概率為P（ω｜［x］）；

Step5由貝葉斯準(zhǔn)則，根據(jù)公式（9），確定過(guò)濾網(wǎng)頁(yè)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)

Step6當(dāng)網(wǎng)頁(yè)為某種不良類別的后驗(yàn)概率為P（ω｜［x］）≥α?xí)r，確定為不良類別并進(jìn)行過(guò)濾，當(dāng)P（ω｜［x］）≤α?xí)r，定為非不良頁(yè)面并不予過(guò)濾，最后給出決策結(jié)果。

診斷算法流程圖如圖1所示。

圖1 診斷算法流程圖

5 算例與仿真結(jié)果

5.1 算法實(shí)例

假定在客戶端對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行過(guò)濾，由算法的Step1，建立表3和表4的網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象和網(wǎng)頁(yè)類別與相應(yīng)特征現(xiàn)象表。得到表5的網(wǎng)頁(yè)類別樣本決策初表。由算法Step2，建立區(qū)分矩陣CD，如式（10）所示，用粗糙集理論對(duì)CD進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，得到表6的網(wǎng)頁(yè)類別決策復(fù)表，由算法Step3，得到網(wǎng)頁(yè)類別不確定表，如表7所示。由算法Step4～Step6，確定風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，由于考慮實(shí)際網(wǎng)頁(yè)為普通的不良頁(yè)面，根據(jù)表1和表2，風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)中參數(shù)β定為Ⅰ級(jí)，γ定位Ⅲ級(jí)。所以0.425 6＝42.56%，風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)概率超過(guò)α＝42.56%的都可以進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾，這樣可以最大程度的保護(hù)網(wǎng)頁(yè)的安全過(guò)濾。

表3 網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象與屬性值

表4 網(wǎng)頁(yè)類別及相應(yīng)特征現(xiàn)象

續(xù)表

表5 網(wǎng)頁(yè)類別樣本決策初表

表6 網(wǎng)頁(yè)類別決策復(fù)表

表7 網(wǎng)頁(yè)類別不確定表

表中D表示網(wǎng)頁(yè)類別的可能性，其分類概率為樣本訓(xùn)練后得到的先驗(yàn)概率。

5.2 仿真結(jié)果

對(duì)此算法實(shí)例進(jìn)行仿真，對(duì)仿真的417組不良網(wǎng)頁(yè)特征現(xiàn)象反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)分類，假設(shè)考慮環(huán)境人為影響和外界干擾，每組數(shù)據(jù)的可靠性為98.5%，網(wǎng)頁(yè)分類情況如圖2和表8所示。

圖2 不良網(wǎng)頁(yè)分類結(jié)果圖

表8 網(wǎng)頁(yè)分類結(jié)果表

圖中d1表示正常頁(yè)面，d2表示混合不良頁(yè)面，d3表示色情頁(yè)面，d4表示封建迷信頁(yè)面，d5表示宗教反動(dòng)頁(yè)面。

從仿真結(jié)果來(lái)看，利用本算法進(jìn)行對(duì)不良網(wǎng)頁(yè)分類過(guò)濾效果明顯，并且能進(jìn)一步提高過(guò)濾正確率，在對(duì)傳統(tǒng)單用決策表進(jìn)行不良網(wǎng)頁(yè)分類過(guò)濾時(shí)，過(guò)濾正確率為88.6%（數(shù)據(jù)可靠性為98.5%）。與傳統(tǒng)單用決策表的方法相比，本論文采用的算法平均分類正確率為93.2%，過(guò)濾正確率92.2%，與傳統(tǒng)的算法相比有明顯提高。這是因?yàn)榫W(wǎng)頁(yè)分類過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)搜索匹配過(guò)程。由于網(wǎng)頁(yè)的數(shù)據(jù)龐大，這使得傳統(tǒng)的搜索匹配過(guò)程冗余而效率低下。在本文所用的粗糙集理論對(duì)屬性進(jìn)行約簡(jiǎn)后再次進(jìn)行匹配可以大大降低系統(tǒng)的冗余度，提高搜索匹配效率，也避免了大量冗余無(wú)用信息造成的誤過(guò)濾。而且對(duì)于模糊類別采用貝葉斯決策可以使得過(guò)濾風(fēng)險(xiǎn)性降為最小并得到最佳分類過(guò)濾。

6 結(jié)論

本文提出的基于粗糙集理論和貝葉斯決策的網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾算法能夠快速準(zhǔn)確的解決不良網(wǎng)頁(yè)的分類和過(guò)濾決策。尤其在大量冗余信息和部分信息缺失的情況下，更能有效準(zhǔn)確的進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)分類與過(guò)濾，提高了分類的效率和準(zhǔn)確率。并且本算法融入了貝葉斯決策理論，根據(jù)網(wǎng)頁(yè)重要度和危害度來(lái)定義風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，從而最小化了過(guò)濾頁(yè)面的風(fēng)險(xiǎn)性，達(dá)到不良頁(yè)面分類過(guò)濾的最優(yōu)化。

由于不良網(wǎng)頁(yè)獲取的困難性，本文只做了幾百組網(wǎng)頁(yè)的過(guò)濾實(shí)驗(yàn)，如果考慮到海量網(wǎng)頁(yè)的過(guò)濾，需要進(jìn)一步對(duì)網(wǎng)頁(yè)的特征提取方法進(jìn)行優(yōu)化，尤其是對(duì)于網(wǎng)頁(yè)中流媒體、視頻、圖片識(shí)別的快速判斷方法；另外還需要建立特征現(xiàn)象字典庫(kù)，并且進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新和添加以適應(yīng)不斷變化的互聯(lián)網(wǎng)信息。

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