過濾思路

⑴ 推薦演算法之模型協同過濾（1）-關聯規則

關聯規則是數據挖掘中的典型問題之一，又被稱為購物籃分析，這是因為傳統的關聯規則案例大多發生在超市中，例如所謂的啤酒與尿布傳說。事實上，「購物籃」這個詞也揭示了關聯規則挖掘的一個重要特點：以交易記錄為研究對象，每一個購物籃（transaction）就是一條記錄。關聯規則希望挖掘的規則就是：哪些商品會經常在同一個購物籃中出現，其中有沒有因果關系。為了描述這種「經常性」及「因果關系」，分析者定義了幾個指標，基於這些指標來篩選關聯規則，從而得到那些不平凡的規律。

（1）計算支持度
支持度計數：一個項集出現在幾個事務當中，它的支持度計數就是幾。例如{Diaper, Beer}出現在事務 002、003和004中，所以它的支持度計數是3
支持度：支持度計數除於總的事務數。例如上例中總的事務數為4，{Diaper, Beer}的支持度計數為3，所以它的支持度是3÷4=75%，說明有75%的人同時買了Diaper和Beer。

（2）計算置信度
置信度：對於規則{Diaper}→{Beer}，{Diaper, Beer}的支持度計數除於{Diaper}的支持度計數，為這個規則的置信度。例如規則{Diaper}→{Beer}的置信度為3÷3=100%。說明買了Diaper的人100%也買了Beer。

一般地，關聯規則被劃分為動態推薦，而協同過濾則更多地被視為靜態推薦。
所謂動態推薦，就是推薦的基礎是且只是當前一次（最近一次）的購買或者點擊。譬如用戶在網站上看了一個啤酒，系統就找到與這個啤酒相關的關聯規則，然後根據這個規則向用戶進行推薦。而靜態推薦則是在對用戶進行了一定分析的基礎上，建立了這個用戶在一定時期內的偏好排序，然後在這段時期內持續地按照這個排序來進行推薦。由此可見，關聯規則與協同過濾的策略思路是完全不同的類型。
事實上，即便在當下很多能夠拿到用戶ID的場景，使用動態的關聯規則推薦仍然是值得考慮的一種方法（尤其是我們經常把很多推薦方法的結果綜合起來做一個混合的推薦），因為這種方法的邏輯思路跟協同過濾有著本質的不同，問題似乎僅僅在於：個人的偏好到底有多穩定，推薦到底是要迎合用戶的長期偏好還是用戶的當下需求。

挖掘關聯規則主要有Apriori演算法和FP-Growth演算法。後者解決了前者由於頻繁的掃描數據集造成的效率低下缺點。以下按照Apriori演算法來講解。

step 1： 掃描數據集生成滿足最小支持度的頻繁項集。
step 2： 計算規則的置信度，返回滿足最小置信度的規則。

如下所示，當用戶購買1商品時推薦2、3商品

⑵ js過濾HTML標簽以及空格的思路及代碼

代碼如下:
function
setContent(str)
{
str
=
str.replace(/</?[^>]*>/g,'');
//去除HTML
tag
str.value
=
str.replace(/[
|
]*n/g,'n');
//去除行尾空白
//str
=
str.replace(/n[s|
|
]*r/g,'n');
//去除多餘空行
return
str;
}

測試的時候發現這段代碼不能過濾掉網頁中空格字元(即：
)。於是自己又改造了一下：
代碼如下:
function
removeHTMLTag(str)
{
str
=
str.replace(/</?[^>]*>/g,'');
//去除HTML
tag
str
=
str.replace(/[
|
]*n/g,'n');
//去除行尾空白
//str
=
str.replace(/n[s|
|
]*r/g,'n');
//去除多餘空行
str=str.replace(/
/ig,'');//去掉
return
str;
}

恩，我的要求達到了。
現在來稍稍解釋一下所用到的三個正則表達吧(需要說明的是，因為自己也是剛剛接觸，也許我的解釋並不是正確的，僅供參考)：
第一個:/</?[^>]*>/g
在js中正則表達式是以“/”開頭的，後面的/g，含義是表示全局模式，意思是在將匹配的模式應用於整個字元串，而不是在第一次匹配上之後就停止匹配了。
</?[^>]*>
這個分開來解釋，其中第二個字元“”是一個轉移字元，用來轉移後面的”/”字元的。?匹配0或1個正好在它之前的那個字元。注意：這個元字元不是所有的軟體都支持的。所以</?就是匹配html標簽中的”</”格式或者“<”格式的。
再來說[^>]*>。[]是含義是：
^的含義是：匹配一行的開始。例如正則表達式^When
in能夠匹配字元串"When
in
the
course
of
human
events"的開始，但是不能匹配"What
and
When
in
the"。意思就是匹配以“When
in”開頭的文字。
*的含義是：匹配0或多個正好在它之前的那個字元。例如正則表達式。*意味著能夠匹配任意數量的任何字元
因此[^>]*意思是匹配>之外的字元。所以[^>]可以匹配出的模式可以像下面這樣的：
div
我需要的文字</div
我需要的文字</p
*和前面的[^>]結合在一起就可以匹配下面這些字元了：
div>我需要的文字</div
p>我需要的文字</p
br
/
再加上後面的>就可以匹配下面的字元了：
div>我需要的文字</div>
p>我需要的文字</p>
br
/>
這樣就完成了一對HTML標簽的匹配了。(多句話，總覺得這個匹配有點啰嗦，但是不知道到底在哪個地方啰嗦)
第二個：/[
|
]*n/g：我也沒有看懂
第三個：/
/ig：就是直接查找
字元，後面的/ig的含義是在全局模式下進行不區分大小寫的查找。g代表全局，i表示不區分大小寫。

⑶ 網路內容過濾技術的過濾3步走

個人電腦內容過濾 每個人都或多或少有一些使用IE的經驗，通過「工具Internet選項內容分級審查允許」開啟這項功能。
內容分級審查是根據互聯網內容分級聯盟（ICRA）提供的內容分級標准，來允許或禁止訪問某些不良的網站。內容分級審查功能本來可以讓家長很好地控制孩子的上網，但是非常遺憾，並不是所有的網站都遵守ICRA規范，也就是說這個分級標准並不是放之四海皆準的，它從一開始就成了IE的擺設。
除了IE自帶的內容過濾功能，市場上還有一些需要安裝在上網電腦終端的內容過濾軟體，常見的有SurfControlCyberPatrol、國內的藍眼睛、過濾王等等。這些軟體可以在一定程度上控制孩子訪問色情、游戲等不良網站，比較適合家庭單機使用。
企業網路內容過濾
在每一個互聯網訪問的網路邊緣（企業/學校網路邊緣、網吧網路出口），都可以部署內容過濾工具。這些工具一般是分析網路數據流中包含的HTTP數據包，對數據包頭中的IP地址、URL、文件名、HTTPmethods進行訪問控制。
在網路邊緣的內容過濾產品有兩種表現方式：旁路式（Passby）和穿透式（Passthrough）。旁路式內容過濾產品是獨立的，它監聽網路上所有信息，並有選擇的對基於TCP的連接（如HTTP/HTTPS/FTP/TELNET/POP3/SMTP等）進行阻斷。旁路式過濾的原理基於TCP的連接性：跟蹤所有TCP連接，阻斷時以伺服器身份向客戶端發送HTTPFINPUSHACK，同時以客戶端身份向伺服器發送HTTPRST。一般情況下，旁路式內容過濾產品可以快速部署，對網路運行不存在影響和風險。穿透式內容過濾產品依賴於其他網路邊緣處的基礎平台，如MicrosoftISA、CiscoCacheEngine、BlueCoatProxySG、NetscreenFirewall等。穿透式內容過濾產品根據這些網路邊緣接入基礎平台的訪問請求，作出允許或禁止的判斷，然後由這些平台執行過濾的動作。
那麼，內容過濾產品如何作出允許或禁止的判斷呢？不同的廠商有著不同的解決方案。從理論上來講，最理想的產品能夠實時對網頁內容進行分析，然後判斷是否允許用戶訪問。例如，用戶訪問一個色情網站，內容過濾產品分析這個網站中頁面的內容，發現其中包含了大量的色情詞彙和圖片信息，從而判斷這是一個不良網站，需要進行過濾。這是一個理想的狀態。但是，在具體的生產應用環境當中，實時分析網頁內容並進行過濾是不現實的，這個問題主要體現在：對網頁內容實時分析給用戶瀏覽體驗帶來的延時是不可以接受的。對文字內容進行比較分析需要大量的計算資源，更不用說圖片信息。試想一下每一個用戶每點擊一個鏈接都要等待數十秒鍾，這還是比較好的情況。一般的企業網路內每秒鍾都會有數個到數十個HTTP連接建立，這對實時的內容分析來說是不可完成的任務。
所以，絕大部分廠商採取了一個折衷的辦法。他們事先對訪問量較大、名氣較大的網站和網頁的內容做分類的工作，然後把URL、IP地址和內容分類對應起來，。當用戶訪問這些網站上的頁面時，內容過濾產品就可以根據事先的分類進行過濾，達到按內容過濾的目的。
因此，內容分類資料庫的數量和質量是評價一個內容過濾產品的重要指標。有些廠商組建了專門的內容分析部門，他們專職監控每天新出現的網站，然後將這些網站分類更新到資料庫當中。還有些廠商使用人工智慧技術，自動進行分析。內容安全產品的市場爆炸證明，這種辦法是可行的，也是經濟的。
互聯網骨幹內容過濾
內容過濾除了在個人電腦和企業網路中的應用，在互聯網骨幹上也可以實現相同的功能。互聯網骨乾的主要任務是在保證可連通性的同時，盡可能快速地提供數據交換通道，這就要求網路結構和配置盡可能簡單。屬於網路高層應用的內容過濾本來不應該在互聯網骨幹上部署實施。但是，出於國家安全的需要，對一些網站還是需要進行屏蔽。電信運營商在互聯網骨幹上使用的內容過濾技術主要是DNS過濾和IP地址過濾：互聯網骨幹DNS伺服器拒絕解析指定URL列表；通過ACL拒絕到指定IP地址的連接。這些手段輕微地影響互聯網性能，但是技術和現實中也是可以實現和接受的。
另外，現在國內有些地區的寬頻運營商還提供「綠色上網」服務，為申請此項服務的用戶提供內容過濾的功能，以保護青少年和兒童。這些「綠色上網」服務的原理同以上的內容過濾原理是一樣的，不同之處在於每個用戶的可定製化功能。還有些運營商採取了「投訴」的方式來維護更新不良內容網址，通過獎勵上網費用和時間的方式來鼓勵寬頻用戶投訴不良網站。這也是一個很好的思路和現實的做法。

⑷ WPE高手進看看這個封包用什麼思路過濾掉

一般WPE 傳送出去的封包才有用，接收到的封包是沒有用的，你把接收到的封包過濾掉，會加快找到自己需要的封包。另外一點就是除非是被截取封包的內部人員或者對該被截取的編碼原則很了解的人才能看出封包數據所代表的意思。一般玩家只能猜和實驗。我有時間會不時在自己的網路空間發關於WPE文章，有興趣的可以去看看。

⑸ 用C#實現簡單的文本過濾 思路是調用兩個TXT文檔,一個帶有純文本，另一個有需要過濾的關鍵詞

privatestringTXT_Replace(stringpath,stringpath2)
{
stringstr1;
string[]replaceStr;
System.IO.StreamReadersr1=newSystem.IO.StreamReader(path);
System.IO.StreamReadersr2=newSystem.IO.StreamReader(path2);
str1=sr1.ReadToEnd();
sr1.Close();
while(!sr2.EndOfStream)
{
replaceStr=sr2.ReadLine().Split(',');//文本2中的關鍵詞按行寫，以「關鍵詞,替換為」為格式用英文逗號分隔
str1=str1.Replace(replaceStr[0],replaceStr[1]);
}
returnstr1;
}

⑹ 用C#實現關鍵詞過濾 思路是調用一個TXT文檔 並根據已有的關鍵詞對TXT文檔內的內容進行過濾

FILESTREAM FS = File.OpenRead（「路徑」）;

位元組的[] =新的位元組[1024];

同時在兩個步驟（FS文件閱讀（B，0，b.length個）> 0）

{

TextBox2.Text + = Encoding.Default.GetString（b）條;

}

然後常規賽 BR />正則表達式得到MYREG內容=新的正則表達式（「（*？）</文）

的MatchCollection = myreg.Matches（」文本「）;
>串x =「」;

（INT I = 0; <m.Count; + +）

{

X = X +米[I]。Value.tostring（ ）更換（「」，「」）替換（「」，「」）;/ /刪除

}

@用戶名分離（即，由空格分隔的話），你可以

串MSTR =「」;

字元串[] = mstr.Split（''）;/ /利用空間被分為strlist陣列

（strlist [1]的indexOf（「！」）> = 0）

{ MSTR = mstr.Replace（strlist [1]的ToString（），「」）;

}

然後創建一個文件，並寫入數據

字元串路徑=使用Server.Mappath（「路徑」）;

FileInfo的FI =新的FileInfo（路徑）; BR />（fi.Exists）/ /如果文件不存在

{

fi.Create（）;/ /創建文件

}的
>寫文件

FILESTREAM FS = File.OpenWrite（「路徑」）;/ /打開文件

fs.Seek（0，SeekOrigin.End）;/ /指向文件頭

byte []的為b = Encoding.Default.GetBytes（「內容」）;/ /輸入的內容轉換為位元組數組

fs.Write（B，0，b.length個）;/ /寫的內容

fs.Close（）;/ /關閉文件

想法
定期使用System.Text.RegularExpressions命名空間;

⑺ 凈水器過濾原理是什麼凈水器是如何過濾的

1、微濾（MF）：過濾精度一般在0.1-50微米，常見的各種PP濾芯，活性炭濾芯，陶瓷濾芯等都屬於微濾范疇，用於簡單的粗過濾，過濾水中的泥沙、鐵銹等大顆粒雜質，但不能去除水中的細菌等有害物質。濾芯通常不能清洗，為一次性過濾材料，需要經常更換。
①PP棉芯：一般只用於要求不高的粗濾，去除水中泥沙、鐵銹等大顆粒物質。
②活性炭：可以消除水中的異色和異味，但是不能去除水中的細菌，對泥沙、鐵銹的去除效果也很差。
③陶瓷濾芯：最小過濾精度也只0.1微米。通常流量小，不易清洗。
2、超濾(UF)：過濾精度在0.001-0.1微米，屬於二十一世紀高新技術之一。是一種利用壓差的膜法分離技術，可濾除水中的鐵銹、泥沙、懸浮物、膠體、細菌、大分子有機物等有害物質，並能保留對人體有益的一些礦物質元素。是礦泉水、山泉水生產工藝中的核心部件。超濾工藝中水的回收率高達95%以上，並且可方便的實現沖洗與反沖洗，不易堵塞，使用壽命相對較長。
3、鈉濾(NF)：過濾精度介於超濾和反滲透之間，脫鹽率比反滲透低，也是一種需要加電、加壓的膜法分離技術，水的回收率較低。一般用於工業純水製造。
4、反滲透(RO)：過濾精度為0.0001微米左右，是美國60年代初研製的一種超高精度的利用壓差的膜法分離技術。可濾除水中的幾乎一切的雜質（包括有害的和有益的），只能允許水分子通過，一般用於純凈水、工業超純水、醫葯超純水的製造。反滲透技術需要加壓、加電，流量小，水的利用率低，不適合大量生活飲用水的凈化水處理技術有多種，如預沉、混凝、澄清、過濾、軟化、消毒等。目前常用對水進行過濾凈化多採用膜法分離技術，膜法分離技術通常分微濾、超濾、鈉濾、反滲透四大類。

⑻ 沼澤過濾植物需要多久

一般1-2天就可以了。
沼澤過濾的原理
對於一個人工建立的水生環境下，其過濾一般都是由物理過濾和生化過濾兩個部分，沼澤過濾自然也是不會偏離這個原則，不過區別於其他的過濾方式，沼澤過濾有著自己的特點和優勢。
物理過濾
沼澤過濾的過濾過程主要發生在沼澤倉內，區別於大多數，沼澤倉內的水流是自下而上的，逐漸漫過沼澤倉中的基質的，在這個過程中，由於基質和植物根系的阻攔和重力的原因，絕大部分的固態顆粒等雜質都會沉澱和吸附在沼澤中，經過一系列的變化進而成為植物生長的養分。
生化過濾
沼澤倉中的沼澤基質從本質上來講就是一個人工濕地環境，內部避光，同時又有水流以及植物根系進行供養，生活著大量的硝化菌，在其中同時發生著氨化硝化以及反硝化作用，是最接近自然生態循環的生化過濾過程。
架高的沼澤倉
沼澤過濾的基本實現方法
沼澤過濾最早是應用在室外池塘的，在實際應用中有著多種的實現方式，不僅有著較強的過濾效果，且相比於其他的過濾形式，沼澤過濾往往會更加的美觀原生態。但不管實現方式有多少種，萬變不離其宗，最基本的核心是相通的。
沼澤倉內嵌的實現方式
沼澤過濾的基本思路
通過水泵將主池中的水抽送到沼澤池中，水流從沼澤池的底部進入，逐漸漫過沼澤池，並從位於沼澤池上部的出水口流回到主池。這是沼澤過濾最核心的思路。

⑼ RabbitMQ消息過濾的一個思路

生產者 Procer 向 一個 隊列發送消息，並且為消息打上不同的 Tag。假設這個隊列有 3 個消費者：Consumer #[1:3]，Consumer #1 只想消費 tag1 標記的消息，Consumer #2 只想消費 tag2 標記的消息，Consumer #3 只想消費 tag3 標記的消息。

生產者 publish 消息時，將 Tag 保存在 Map<String, Object> 類型的 header 欄位，作為構建 AMQP.BasicProperties 參數

消費者如何告知 Broker 只消費特定 Tag?

假設 Consumer #1 只希望消費帶 tag1 標記的消息，那麼 Consumer #1 可以在向 Broker 請求 Basic.Consume 指令時，捎帶自己期望的 Tag 字元串。Client 在具體生成 consumerTag 時可以用 Tag 關鍵字加上隨機字元串（避免 consumerTag 重復）：

消費者通過 Basic.Consume 指令來監聽隊列的消息，這些消費者信息服務端是如何存儲的？

保存在隊列主進程（Pid）的 state 中（具體調試可以通過 sys:get_state(Pid) ）

並且隊列進程在初始化時，會進行 consumers 初始化：

consumers 欄位實際由 priority_queue:new() 初始化。當有新的 consumer 注冊到隊列進程，那麼會調用 rabbit_queue_consumers 模塊的 add_consumer 方法來向 priority_queue 添加一個元素；同理當有 consumer下線時，最終也會調用該模塊的 remove_consumer 方法。 priority_queue 完整實現見 附二

Broker 向 Consumer 投遞消息時，底層是通過 rabbit_amqqueue_process 調用 rabbit_queue_consumers 模塊的 deliver 方法。默認採用

從 priority_queue 中獲取一個 QEntry（ {ChPid, Consumer} ），然後通過 FetchFun 從隊列中獲取消息，發送到 ChPid（Channel 進程）

在 consumers 不為空的情況下，通過 FetchFun 獲取消息，此時可以獲取該消息的 header，取出 Tag 值（如果消息打了 Tag 標記），然後通過 priority_queue 的 filter/2 方法

在 Pred 實現中，我們可以判斷當前消息 Tag 值是否被包含在 consumerTag 中，從而可以過濾出消費特定 tag 的consumers，最後向這些 consumers 中的一個發送 Message 消息。

附一 （隊列進程 state 中的 consumers 信息例子）

附二 （priority_queue 模塊實現
rabbit_common ）

注 ：上述思路建議在測試環境測試，考慮到有可能出現的性能問題，作為一個調研也會有很多工作要做，整個過程會涉及 RabbitMQ 服務端源碼改造、編譯、打包（ rabbitmq-public-umbrella )以及客戶端的相關改造，如果能實際嘗試下，也會有不小的收獲。