Java实现DFA算法实现敏感词过滤

最新推荐文章于 2023-11-08 11:16:26 发布
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#算法 #DFA #敏感词过滤

本文介绍了确定有穷自动机(DFA)在敏感词过滤算法中的应用,重点讲解了DFA的状态转换原理及其如何有效减少运算,适用于高效的文字过滤场景。

在实现文字过滤的算法中，DFA是唯一比较好的实现算法。DFA即Deterministic Finite Automaton，也就是确定有穷自动机，它是是通过event和当前的state得到下一个state，即event+state=nextstate。下图展示了其状态的转换
这里写图片描述
在这幅图中大写字母（S、U、V、Q）都是状态，小写字母a、b为动作。通过上图我们可以看到如下关系

a b b
S -----> U S -----> V U -----> V

在实现敏感词过滤的算法中，我们必须要减少运算，而DFA在DFA算法中几乎没有什么计算，有的只是状态的转换。
具体参考：http://www.mamicode.com/info-detail-965728.html

Java实现DFA算法敏感词过滤
imVainiycos的博客
03-02 8820
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java使用DFA算法实现敏感词过滤
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11-12 606
DFA，全称 Deterministic Finite Automaton 即确定有穷自动机。
java dfa_基于java实现DFA算法代码实例
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java dfa_JAVA 实现DFA算法
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1、创建敏感字Mappublic static Map addWordToHashMap(Set keyWordSet) {if(0 == keyWordSet.size()) return new HashMap();Map map = new HashMap(keyWordSet.size());String key = null;Map nowMap = null;Map newWorMap...
网站敏感词过滤
hyy
12-06 1561
敏感词、文字过滤是一个网站必不可少的功能，高效的过滤算法是非常有必要的。针对过滤首先想到的可能是这样： 方案一、使用java里的String contains，逐个遍历敏感词： String[] s = "广告,广告词,中奖".split(","); String text = "讨厌的广告词"; boolean flag = false; for (String s1 : s) { if (text.contains(s1)){ flag = true; break
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以下是对DFA算法及其在Java敏感词过滤中的应用的详细解释。 ### 一、敏感词过滤的重要性 敏感词过滤的目标是检测和处理用户输入中可能存在的敏感词汇。这可以防止不良信息的传播，维护网络环境的和谐。常见的做法...
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08-28
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Java实现DFA算法的高效敏感词过滤技术及源码分享
本文所探讨的“高效敏感词过滤JAVA实现（DFA算法）5000字2ms”涉及到的关键技术点包括Java编程语言、DFA算法（确定有限自动机），以及如何应用这些技术进行敏感词的高效过滤。 ### 敏感词过滤技术 敏感词过滤通常...
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05-01
高效敏感词过滤JAVA实现（DFA算法） 5000字2ms 节点 + 2进制标识（节省空间/提高查询效率） 附源码、注释，附带专业敏感词库（3396个敏感词） 看得上就拿去用，替换下一两处util方法、改个路径即可 不求什么，用得好的话，记得有那么一个人提供就够了。 如遇问题，欢迎交流。 QQ 463550192 普通PC测试结果： 2015-5-1 加载时间 : 41542826ns 加载时间 : 41ms 解析字数 : 5000 解析时间 : 2295131ns 解析时间 : 2ms
基于java实现DFA算法代码实例
09-07
主要介绍了基于java实现DFA算法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
java。dfa算法实现敏感词过滤
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java。dfa算法实现敏感词过滤
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Java 程序设计： 一．DFA.java 为 DFA.java 中的 DFA 类实现成员函数 boolean recongnizeString(int move[][], int accept_state[], String word)，函数功能和参数说明如下。 函数功能：如果 word 被 move 和 accept_state 所代表的 DFA 识别，则返回 true，否 则返回 false. 参数说明： 1) move[][]是状态迁移函数，move 的每一行代表一个状态，每一列代表一个输入符 号，第 0 列代表’a’，第 1 列代表’b’，……，依此类推. 例如：move ={{1,0}, {1,2}, …}，则表示此 DFA 在状态 0 时，当输入为’a’时，迁移到状态 1，当输入为’b’ 时迁移到状态 0；而 DFA 在状态 1 时，当输入为’a’时，迁移到状态 1，当输入为’b’ 时迁移到状态 2. 注意：默认状态0是DFA的初始状态. 2) accept_state[]是接受状态的集合，如 accept_state[] = {2, 3}，则表示状态 2 和状态 3 是接受状态. 3) word 是待识别的字符串. 注意事项： 1) 字符串 word 的长度在1到50之间. 2) move 的状态数在1到50之间，输入符号数在1到26之间. 3) 只须实现 recognizeString 函数，注意不要修改 DFA.java 文件中其它部分的内容（如 果修改了，请在提交之前改回来），更不要修改 recognizeString 的函数名，参数和 返回类型. 但可以为 DFA 类添加新的成员变量和成员函数. 4) DFA.in 文件是整个程序的输入文件，在本地机器上调试或测试程序时，可以修改 DFA.in 中的内容（用 Editplus 或记事本都可以打开修改），但遵照 DFA.in 的文件格 式. DFA.in 的格式示例如下： 4 2 ----DFA有4个状态，2个输入符号 1 0 ----接下来的 4 行 2 列代表状态迁移函数 1 2 1 3 1 0 3 ----这一行代表接收状态，若有多个用空格隔开 aaabb ----接下来的每行代表一个待识别的字符串 abbab abbaaabb abbb # ----‘#’号代表待识别的字符串到此结束 1 3 ----新的 DFA 开始，格式同上一个 DFA 0 0 0 0 cacba # 0 0 ----两个 0 代表所有输入的结束 5) 当 DFA.in 内容如 4) 时，屏幕应输出 YES NO YES NO YES
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先读取所有关键词并存入set集合中。再将set中的关键词存入HashMap中，是以每个关键词字顺序存储，key为一个字、value为一个HashMap。在每一个HashMap都有一个key为is_end键值对来代表该字之前是否为一个关键词。该算法往往是用于匹配一些敏感词、绝对词等，从一篇文章中快速找到其中包含的关键词。words.txt如下。
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