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数据决策树建模+词云展示+基于文本的敏感信息检测

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简介：
本项目结合数据决策树模型进行高效的数据分析与预测，并利用词云技术直观展现关键信息；同时开发了先进的文本挖掘算法来识别和屏蔽敏感内容，确保信息安全。 随着互联网时代的到来，自媒体行业蓬勃发展，吸引了大量网民的关注。网络安全管理和舆论控制成为重要的风险管控要点。在此背景下，对敏感信息的识别分析具有重要研究意义，并为未来的网络空间提供有力支持。

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  • 数据决策树建模+词云展示+基于文本的敏感信息检测
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    本项目结合数据决策树模型进行高效的数据分析与预测，并利用词云技术直观展现关键信息；同时开发了先进的文本挖掘算法来识别和屏蔽敏感内容，确保信息安全。 随着互联网时代的到来，自媒体行业蓬勃发展，吸引了大量网民的关注。网络安全管理和舆论控制成为重要的风险管控要点。在此背景下，对敏感信息的识别分析具有重要研究意义，并为未来的网络空间提供有力支持。
     
  • 基于机器学习的图像敏感数据检测模型：区分图像中的敏感与非敏感信息
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    本研究提出了一种基于机器学习算法的图像敏感数据自动检测模型，能够有效地区分和识别图像中包含的敏感信息与普通内容。通过训练深度神经网络模型来理解并分类不同类型的视觉元素，该技术能广泛应用于隐私保护、信息安全等领域。 在当前的智能设备和智能手机时代，使用这些设备拍摄的照片会立即自动上传到云服务（如Google Photos、iCloud）或社交媒体网站（例如Facebook、Twitter）。所有内容都会被存档并上传至互联网。因此，在分享照片时必须保持谨慎。 然而，人们有时无意中将包含敏感信息的图像上传到了网络上。这些敏感数据包括但不限于： - 用户名和密码 - 信用卡或其他支付卡的信息 - 个人身份资料（如地址、电话号码） - 社会安全号码或身份证号 - 受保护的健康信息 所有这些内容可以归类为三类：个人信息，商业机密以及分类信息。 如果敏感数据被丢失、滥用或者未经授权访问，可能会对个人隐私和福利造成影响。对于企业而言，则可能泄露其核心竞争力；而就国家层面来说，这甚至会威胁到国家安全及国际关系的稳定。具体的影响程度取决于这些资料的具体性质及其重要性。
     
  • JavaScript检测敏感词
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    本工具利用JavaScript编写，旨在实现在前端实时检测输入文本中是否存在敏感词汇，有效增强内容安全防护。 敏感词检测 testbadword.html 请确保文档内容不含任何敏感词汇，并进行必要的检查与修正。
     
  • 基于大数据环境下的决策树恶意URL检测模型
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    本研究提出了一种在大数据环境下利用决策树算法进行恶意URL检测的新模型。通过分析大量网络数据，有效识别和过滤潜在威胁，提升网络安全防护能力。 恶意URL检测是信息安全防御技术研究的重要领域之一。传统方法在面对未知URL的自主探测及适应大数据时代需求方面存在不足。为此，设计并实现了一种结合了大数据技术和决策树算法与黑白名单技术的新型恶意URL检测模型。 该模型基于Spark分布式计算框架，利用已知URL的数据集提取特征，并训练出决策树分类模型。之后使用此模型对黑白名单无法识别的新URL进行预测和分类，从而完成检测任务。实验结果表明，所构建的检测系统在准确性和稳定性方面表现良好。
     
  • NouBan-js：检测文本中的豆瓣敏感词（JavaScript版本）
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    NouBan-js是一款专为JavaScript环境设计的工具，用于识别和过滤涉及豆瓣社区规则的敏感词汇，帮助开发者构建更加安全、合规的应用程序。 NouBan是一个收集豆瓣敏感词的项目，并提供基于现有词库的敏感词查找功能。 如何最快速找到敏感词？ 首先，你可以用这个工具找一找，看是否有已收录的敏感词。如果没有找到，请使用以下方法： 二分法：与数学中的二分法一样，在最少次尝试下快速缩小敏感词范围。一段包含敏感词的文本，将其一分为二，并分别发出测试请求；将被锁定的那一半再次一分为二并重复此操作。
     
  • 决策树示例数据
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    决策树示例数据提供了一系列用于训练和测试决策树算法的数据集。这些数据帮助理解分类与回归任务中的模式识别，并优化模型性能。 决策树实例数据包含两个txt文本段落件：一个是classifierStorage.txt，另一个是lenses.txt。
     
  • Python情感分析相关数据文件（含敏感词等信息）
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    本数据集包含用于Python环境的情感分析资源，涵盖评论、文本及各类敏感词汇表，助力开发者构建精准的情感分类模型。 此数据文件是我前面写的Python情感分析中的数据文件。
     
  • 网页敏感词检测.zip
    优质
    本项目提供了一个用于识别和过滤不当内容或违规信息的网页敏感词检测工具。通过导入预设的敏感词汇库或自定义添加关键词，能够有效监控并净化网络环境中的不良信息。 Java 提供了多种检测用户文案是否包含敏感词的方法，并且每种方法的效率各不相同。总有一种适合你的需求。
     
  • Java进行敏感词检测
    优质
    本项目致力于使用Java语言开发高效的敏感词检测工具，旨在保障互联网环境下的信息安全与合规性。通过构建动态敏感词库和优化匹配算法，有效提升过滤速度及准确度，为用户提供安全可靠的内容审查解决方案。 敏感词监测提示位置报红，此包为后端方法。
     
  • 基于ID3算法的决策树构建：从CSV训练数据集生成决策树
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    本项目运用ID3算法，结合Python编程语言，旨在从给定的CSV格式训练数据集中自动构建决策树模型。通过学习和分析输入的数据特征与类别标签之间的关系，该算法能够生成易于理解且具备预测能力的决策树结构，为分类问题提供解决方案。 Decision_Tree_ID3：使用ID3算法从训练数据集（CSV文件）创建决策树。