敏感词匹配算法分析

本文探讨敏感词匹配算法,重点介绍了前缀树的原理与实现,包括指针策略和优缺点,并提及改进方法——KMP算法。此外,还简单概述了DFA算法和AC自动机,它们在敏感词过滤中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前缀树匹配

 

前缀树

是什么

一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串,且键是由节点在树中的位置决定的。

 

应用

敏感词过滤、搜索提示(例如输入一个网址,可以自动搜索出可能的选择)

 

如何实现

构建敏感词前缀树,三个指针,分别为指针1,指针2,指针3.

指针1:初始指向前缀树的根。当指针2指向的字符与其指向的前缀树中的字符想匹配时,则一起移动,当命中一个敏感词或者无法匹配下去时,则返回根。

指针2:其走到字符串尽头时说明比较结束。其用于保存当前正在比较的字符串的首个字符的位置。若匹配到某个字符不吻合,则其会移动到下一个字符位置。

指针3:每次都和指针1指向的字符比较,若温和,则与指针一一起移动,否则,则继续移动。

 

效果

可过滤最直接的敏感词,或者可改良,过滤中间加了特殊字符的敏感词。(在输入文本时可把特殊字符去掉)

 

优点

利用字符串的公共前缀减少查询时间,提高查询效率。

 

缺点

一旦匹配失败,又要从根开始。

 

改进

利用KMP算法防止字符串回溯(最大最小前缀),改进了之后其实就像AC自动机了。

 

DFA算法

 

基于状态转移来过滤敏感词,感觉跟前缀树好像差不多。或者说,前缀树可以是其的实现方式。

详情可参考:

### 基于DFA算法的敏感词匹配搜索实现 #### DFA算法简介 DFA(Deterministic Finite Automaton,确定有限状态自动机)是一种经典的字符串匹配和文本搜索算法,在敏感词过滤领域具有广泛应用。其核心思想是构建一个有向无环图来表示所有的敏感词集合,并通过遍历该结构完成快速匹配[^1]。 #### Java中的DFA实现 在Java中可以通过创建一个二维数组或者哈希表模拟DFA的状态转移矩阵。以下是基于DFA算法的一个简单实现: ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class DFASensitiveWordFilter { private Map<Character, Map> dfaMap = new HashMap<>(); public void buildDFA(List<String> sensitiveWords) { for (String word : sensitiveWords) { Map currentLevel = dfaMap; for (char c : word.toCharArray()) { if (!currentLevel.containsKey(c)) { currentLevel.put(c, new HashMap<>()); } currentLevel = currentLevel.get(c); } currentLevel.put('END', 'END'); // 标记单词结束 } } public boolean match(String text) { Map currentLevel = dfaMap; for (char c : text.toCharArray()) { if (!currentLevel.containsKey(c)) { return false; // 不匹配任何敏感词 } currentLevel = currentLevel.get(c); if (currentLevel.containsKey('END')) { return true; // 找到完整的敏感词 } } return false; // 部分匹配但未找到完整敏感词 } } ``` 上述代码展示了如何利用嵌套`HashMap`构建DFA并执行敏感词匹配[^2]。 #### Python中的DFA实现 Python同样可以高效地实现DFA算法。以下是一个简单的例子: ```python class DFASensitiveWordFilter: def __init__(self): self.dfa_map = {} def build_dfa(self, sensitive_words): for word in sensitive_words: node = self.dfa_map for char in word: if char not in node: node[char] = {} node = node[char] node['END'] = True # 结束标志 def match(self, text): node = self.dfa_map for char in text: if char not in node: return False node = node[char] if 'END' in node: return True return False ``` 此代码片段说明了如何使用字典树形式的数据结构存储敏感词列表,并支持高效的查找操作[^5]。 #### 正则表达式对比 虽然正则表达式也可以用于敏感词过滤,但由于其实现机制通常基于NFA而非DFA,对于复杂的模式可能会导致性能下降。相比之下,DFA更适合大规模、高性能的需求场景[^3]。 #### 应用场景 DFA算法广泛应用于搜索引擎的日志分析、社交媒体平台的内容审核以及企业内部通信系统的安全防护等领域。它能够有效减少误报率的同时提升检测速度[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值