摘要：传统的信息挖掘方法挖掘面窄，扩展性差，无法有效挖掘出网络中的不安全信息。因此，设计并实现了网络信息安全防范与Web数据挖掘系统，其由Web文本采集模块、文本分类模块和类别判断模块构成。Web文本采集模块从网络Web网页中采集文本信息，并将信息反馈给文本分类模块。文本分类模块由训练模块、分类模块和分类器构成。训练模块采用完成分类的文本对文本分类模型进行训练，获取不同类别特征词间的关联性，塑造向量空间模型。分类模块对将要进行分类的Web文本进行分词处理，通过向量描述文本特征词。分类器运算待分类文本特征向量同各类中心向量间的相似度，确保Web文本被划分到具有最高相似度的文本类型中。类别判断模块辨识待分析的网络文本信息是否属于不安全信息类，并通过报警模块对不安全信息进行报警。软件部分给出了系统的功能结构以及文本分类模块的程序实现代码。实验结果表明，所设计系统具有较高的查全率、查准率和较高的检测性能。

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