过滤思路

⑴ 推荐算法之模型协同过滤（1）-关联规则

关联规则是数据挖掘中的典型问题之一，又被称为购物篮分析，这是因为传统的关联规则案例大多发生在超市中，例如所谓的啤酒与尿布传说。事实上，“购物篮”这个词也揭示了关联规则挖掘的一个重要特点：以交易记录为研究对象，每一个购物篮（transaction）就是一条记录。关联规则希望挖掘的规则就是：哪些商品会经常在同一个购物篮中出现，其中有没有因果关系。为了描述这种“经常性”及“因果关系”，分析者定义了几个指标，基于这些指标来筛选关联规则，从而得到那些不平凡的规律。

（1）计算支持度
支持度计数：一个项集出现在几个事务当中，它的支持度计数就是几。例如{Diaper, Beer}出现在事务 002、003和004中，所以它的支持度计数是3
支持度：支持度计数除于总的事务数。例如上例中总的事务数为4，{Diaper, Beer}的支持度计数为3，所以它的支持度是3÷4=75%，说明有75%的人同时买了Diaper和Beer。

（2）计算置信度
置信度：对于规则{Diaper}→{Beer}，{Diaper, Beer}的支持度计数除于{Diaper}的支持度计数，为这个规则的置信度。例如规则{Diaper}→{Beer}的置信度为3÷3=100%。说明买了Diaper的人100%也买了Beer。

一般地，关联规则被划分为动态推荐，而协同过滤则更多地被视为静态推荐。
所谓动态推荐，就是推荐的基础是且只是当前一次（最近一次）的购买或者点击。譬如用户在网站上看了一个啤酒，系统就找到与这个啤酒相关的关联规则，然后根据这个规则向用户进行推荐。而静态推荐则是在对用户进行了一定分析的基础上，建立了这个用户在一定时期内的偏好排序，然后在这段时期内持续地按照这个排序来进行推荐。由此可见，关联规则与协同过滤的策略思路是完全不同的类型。
事实上，即便在当下很多能够拿到用户ID的场景，使用动态的关联规则推荐仍然是值得考虑的一种方法（尤其是我们经常把很多推荐方法的结果综合起来做一个混合的推荐），因为这种方法的逻辑思路跟协同过滤有着本质的不同，问题似乎仅仅在于：个人的偏好到底有多稳定，推荐到底是要迎合用户的长期偏好还是用户的当下需求。

挖掘关联规则主要有Apriori算法和FP-Growth算法。后者解决了前者由于频繁的扫描数据集造成的效率低下缺点。以下按照Apriori算法来讲解。

step 1： 扫描数据集生成满足最小支持度的频繁项集。
step 2： 计算规则的置信度，返回满足最小置信度的规则。

如下所示，当用户购买1商品时推荐2、3商品

⑵ js过滤HTML标签以及空格的思路及代码

代码如下:
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');
//去除多余空行
return
str;
}

测试的时候发现这段代码不能过滤掉网页中空格字符(即：
)。于是自己又改造了一下：
代码如下:
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');
//去除多余空行
str=str.replace(/
/ig,'');//去掉
return
str;
}

恩，我的要求达到了。
现在来稍稍解释一下所用到的三个正则表达吧(需要说明的是，因为自己也是刚刚接触，也许我的解释并不是正确的，仅供参考)：
第一个:/</?[^>]*>/g
在js中正则表达式是以“/”开头的，后面的/g，含义是表示全局模式，意思是在将匹配的模式应用于整个字符串，而不是在第一次匹配上之后就停止匹配了。
</?[^>]*>
这个分开来解释，其中第二个字符“”是一个转移字符，用来转移后面的”/”字符的。?匹配0或1个正好在它之前的那个字符。注意：这个元字符不是所有的软件都支持的。所以</?就是匹配html标签中的”</”格式或者“<”格式的。
再来说[^>]*>。[]是含义是：
^的含义是：匹配一行的开始。例如正则表达式^When
in能够匹配字符串"When
in
the
course
of
human
events"的开始，但是不能匹配"What
and
When
in
the"。意思就是匹配以“When
in”开头的文字。
*的含义是：匹配0或多个正好在它之前的那个字符。例如正则表达式。*意味着能够匹配任意数量的任何字符
因此[^>]*意思是匹配>之外的字符。所以[^>]可以匹配出的模式可以像下面这样的：
div
我需要的文字</div
我需要的文字</p
*和前面的[^>]结合在一起就可以匹配下面这些字符了：
div>我需要的文字</div
p>我需要的文字</p
br
/
再加上后面的>就可以匹配下面的字符了：
div>我需要的文字</div>
p>我需要的文字</p>
br
/>
这样就完成了一对HTML标签的匹配了。(多句话，总觉得这个匹配有点啰嗦，但是不知道到底在哪个地方啰嗦)
第二个：/[
|
]*n/g：我也没有看懂
第三个：/
/ig：就是直接查找
字符，后面的/ig的含义是在全局模式下进行不区分大小写的查找。g代表全局，i表示不区分大小写。

⑶ 网络内容过滤技术的过滤3步走

个人电脑内容过滤 每个人都或多或少有一些使用IE的经验，通过“工具Internet选项内容分级审查允许”开启这项功能。
内容分级审查是根据互联网内容分级联盟（ICRA）提供的内容分级标准，来允许或禁止访问某些不良的网站。内容分级审查功能本来可以让家长很好地控制孩子的上网，但是非常遗憾，并不是所有的网站都遵守ICRA规范，也就是说这个分级标准并不是放之四海皆准的，它从一开始就成了IE的摆设。
除了IE自带的内容过滤功能，市场上还有一些需要安装在上网电脑终端的内容过滤软件，常见的有SurfControlCyberPatrol、国内的蓝眼睛、过滤王等等。这些软件可以在一定程度上控制孩子访问色情、游戏等不良网站，比较适合家庭单机使用。
企业网络内容过滤
在每一个互联网访问的网络边缘（企业/学校网络边缘、网吧网络出口），都可以部署内容过滤工具。这些工具一般是分析网络数据流中包含的HTTP数据包，对数据包头中的IP地址、URL、文件名、HTTPmethods进行访问控制。
在网络边缘的内容过滤产品有两种表现方式：旁路式（Passby）和穿透式（Passthrough）。旁路式内容过滤产品是独立的，它监听网络上所有信息，并有选择的对基于TCP的连接（如HTTP/HTTPS/FTP/TELNET/POP3/SMTP等）进行阻断。旁路式过滤的原理基于TCP的连接性：跟踪所有TCP连接，阻断时以服务器身份向客户端发送HTTPFINPUSHACK，同时以客户端身份向服务器发送HTTPRST。一般情况下，旁路式内容过滤产品可以快速部署，对网络运行不存在影响和风险。穿透式内容过滤产品依赖于其他网络边缘处的基础平台，如MicrosoftISA、CiscoCacheEngine、BlueCoatProxySG、NetscreenFirewall等。穿透式内容过滤产品根据这些网络边缘接入基础平台的访问请求，作出允许或禁止的判断，然后由这些平台执行过滤的动作。
那么，内容过滤产品如何作出允许或禁止的判断呢？不同的厂商有着不同的解决方案。从理论上来讲，最理想的产品能够实时对网页内容进行分析，然后判断是否允许用户访问。例如，用户访问一个色情网站，内容过滤产品分析这个网站中页面的内容，发现其中包含了大量的色情词汇和图片信息，从而判断这是一个不良网站，需要进行过滤。这是一个理想的状态。但是，在具体的生产应用环境当中，实时分析网页内容并进行过滤是不现实的，这个问题主要体现在：对网页内容实时分析给用户浏览体验带来的延时是不可以接受的。对文字内容进行比较分析需要大量的计算资源，更不用说图片信息。试想一下每一个用户每点击一个链接都要等待数十秒钟，这还是比较好的情况。一般的企业网络内每秒钟都会有数个到数十个HTTP连接建立，这对实时的内容分析来说是不可完成的任务。
所以，绝大部分厂商采取了一个折衷的办法。他们事先对访问量较大、名气较大的网站和网页的内容做分类的工作，然后把URL、IP地址和内容分类对应起来，。当用户访问这些网站上的页面时，内容过滤产品就可以根据事先的分类进行过滤，达到按内容过滤的目的。
因此，内容分类数据库的数量和质量是评价一个内容过滤产品的重要指标。有些厂商组建了专门的内容分析部门，他们专职监控每天新出现的网站，然后将这些网站分类更新到数据库当中。还有些厂商使用人工智能技术，自动进行分析。内容安全产品的市场爆炸证明，这种办法是可行的，也是经济的。
互联网骨干内容过滤
内容过滤除了在个人电脑和企业网络中的应用，在互联网骨干上也可以实现相同的功能。互联网骨干的主要任务是在保证可连通性的同时，尽可能快速地提供数据交换通道，这就要求网络结构和配置尽可能简单。属于网络高层应用的内容过滤本来不应该在互联网骨干上部署实施。但是，出于国家安全的需要，对一些网站还是需要进行屏蔽。电信运营商在互联网骨干上使用的内容过滤技术主要是DNS过滤和IP地址过滤：互联网骨干DNS服务器拒绝解析指定URL列表；通过ACL拒绝到指定IP地址的连接。这些手段轻微地影响互联网性能，但是技术和现实中也是可以实现和接受的。
另外，现在国内有些地区的宽带运营商还提供“绿色上网”服务，为申请此项服务的用户提供内容过滤的功能，以保护青少年和儿童。这些“绿色上网”服务的原理同以上的内容过滤原理是一样的，不同之处在于每个用户的可定制化功能。还有些运营商采取了“投诉”的方式来维护更新不良内容网址，通过奖励上网费用和时间的方式来鼓励宽带用户投诉不良网站。这也是一个很好的思路和现实的做法。

⑷ WPE高手进看看这个封包用什么思路过滤掉

一般WPE 传送出去的封包才有用，接收到的封包是没有用的，你把接收到的封包过滤掉，会加快找到自己需要的封包。另外一点就是除非是被截取封包的内部人员或者对该被截取的编码原则很了解的人才能看出封包数据所代表的意思。一般玩家只能猜和实验。我有时间会不时在自己的网络空间发关于WPE文章，有兴趣的可以去看看。

⑸ 用C#实现简单的文本过滤 思路是调用两个TXT文档,一个带有纯文本，另一个有需要过滤的关键词

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中的关键词按行写，以“关键词,替换为”为格式用英文逗号分隔
str1=str1.Replace(replaceStr[0],replaceStr[1]);
}
returnstr1;
}

⑹ 用C#实现关键词过滤 思路是调用一个TXT文档 并根据已有的关键词对TXT文档内的内容进行过滤

FILESTREAM FS = File.OpenRead（“路径”）;

字节的[] =新的字节[1024];

同时在两个步骤（FS文件阅读（B，0，b.length个）> 0）

{

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

}

然后常规赛 BR />正则表达式得到MYREG内容=新的正则表达式（“（*？）</文）

的MatchCollection = myreg.Matches（”文本“）;
>串x =“”;

（INT I = 0; <m.Count; + +）

{

X = X +米[I]。Value.tostring（ ）更换（“”，“”）替换（“”，“”）;/ /删除

}

@用户名分离（即，由空格分隔的话），你可以

串MSTR =“”;

字符串[] = mstr.Split（''）;/ /利用空间被分为strlist阵列

（strlist [1]的indexOf（“！”）> = 0）

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

}

然后创建一个文件，并写入数据

字符串路径=使用Server.Mappath（“路径”）;

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

{

fi.Create（）;/ /创建文件

}的
>写文件

FILESTREAM FS = File.OpenWrite（“路径”）;/ /打开文件

fs.Seek（0，SeekOrigin.End）;/ /指向文件头

byte []的为b = Encoding.Default.GetBytes（“内容”）;/ /输入的内容转换为字节数组

fs.Write（B，0，b.length个）;/ /写的内容

fs.Close（）;/ /关闭文件

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

⑺ 净水器过滤原理是什么净水器是如何过滤的

1、微滤（MF）：过滤精度一般在0.1-50微米，常见的各种PP滤芯，活性炭滤芯，陶瓷滤芯等都属于微滤范畴，用于简单的粗过滤，过滤水中的泥沙、铁锈等大颗粒杂质，但不能去除水中的细菌等有害物质。滤芯通常不能清洗，为一次性过滤材料，需要经常更换。
①PP棉芯：一般只用于要求不高的粗滤，去除水中泥沙、铁锈等大颗粒物质。
②活性炭：可以消除水中的异色和异味，但是不能去除水中的细菌，对泥沙、铁锈的去除效果也很差。
③陶瓷滤芯：最小过滤精度也只0.1微米。通常流量小，不易清洗。
2、超滤(UF)：过滤精度在0.001-0.1微米，属于二十一世纪高新技术之一。是一种利用压差的膜法分离技术，可滤除水中的铁锈、泥沙、悬浮物、胶体、细菌、大分子有机物等有害物质，并能保留对人体有益的一些矿物质元素。是矿泉水、山泉水生产工艺中的核心部件。超滤工艺中水的回收率高达95%以上，并且可方便的实现冲洗与反冲洗，不易堵塞，使用寿命相对较长。
3、钠滤(NF)：过滤精度介于超滤和反渗透之间，脱盐率比反渗透低，也是一种需要加电、加压的膜法分离技术，水的回收率较低。一般用于工业纯水制造。
4、反渗透(RO)：过滤精度为0.0001微米左右，是美国60年代初研制的一种超高精度的利用压差的膜法分离技术。可滤除水中的几乎一切的杂质（包括有害的和有益的），只能允许水分子通过，一般用于纯净水、工业超纯水、医药超纯水的制造。反渗透技术需要加压、加电，流量小，水的利用率低，不适合大量生活饮用水的净化水处理技术有多种，如预沉、混凝、澄清、过滤、软化、消毒等。目前常用对水进行过滤净化多采用膜法分离技术，膜法分离技术通常分微滤、超滤、钠滤、反渗透四大类。

⑻ 沼泽过滤植物需要多久

一般1-2天就可以了。
沼泽过滤的原理
对于一个人工建立的水生环境下，其过滤一般都是由物理过滤和生化过滤两个部分，沼泽过滤自然也是不会偏离这个原则，不过区别于其他的过滤方式，沼泽过滤有着自己的特点和优势。
物理过滤
沼泽过滤的过滤过程主要发生在沼泽仓内，区别于大多数，沼泽仓内的水流是自下而上的，逐渐漫过沼泽仓中的基质的，在这个过程中，由于基质和植物根系的阻拦和重力的原因，绝大部分的固态颗粒等杂质都会沉淀和吸附在沼泽中，经过一系列的变化进而成为植物生长的养分。
生化过滤
沼泽仓中的沼泽基质从本质上来讲就是一个人工湿地环境，内部避光，同时又有水流以及植物根系进行供养，生活着大量的硝化菌，在其中同时发生着氨化硝化以及反硝化作用，是最接近自然生态循环的生化过滤过程。
架高的沼泽仓
沼泽过滤的基本实现方法
沼泽过滤最早是应用在室外池塘的，在实际应用中有着多种的实现方式，不仅有着较强的过滤效果，且相比于其他的过滤形式，沼泽过滤往往会更加的美观原生态。但不管实现方式有多少种，万变不离其宗，最基本的核心是相通的。
沼泽仓内嵌的实现方式
沼泽过滤的基本思路
通过水泵将主池中的水抽送到沼泽池中，水流从沼泽池的底部进入，逐渐漫过沼泽池，并从位于沼泽池上部的出水口流回到主池。这是沼泽过滤最核心的思路。

⑼ RabbitMQ消息过滤的一个思路

生产者 Procer 向 一个 队列发送消息，并且为消息打上不同的 Tag。假设这个队列有 3 个消费者：Consumer #[1:3]，Consumer #1 只想消费 tag1 标记的消息，Consumer #2 只想消费 tag2 标记的消息，Consumer #3 只想消费 tag3 标记的消息。

生产者 publish 消息时，将 Tag 保存在 Map<String, Object> 类型的 header 字段，作为构建 AMQP.BasicProperties 参数

消费者如何告知 Broker 只消费特定 Tag?

假设 Consumer #1 只希望消费带 tag1 标记的消息，那么 Consumer #1 可以在向 Broker 请求 Basic.Consume 指令时，捎带自己期望的 Tag 字符串。Client 在具体生成 consumerTag 时可以用 Tag 关键字加上随机字符串（避免 consumerTag 重复）：

消费者通过 Basic.Consume 指令来监听队列的消息，这些消费者信息服务端是如何存储的？

保存在队列主进程（Pid）的 state 中（具体调试可以通过 sys:get_state(Pid) ）

并且队列进程在初始化时，会进行 consumers 初始化：

consumers 字段实际由 priority_queue:new() 初始化。当有新的 consumer 注册到队列进程，那么会调用 rabbit_queue_consumers 模块的 add_consumer 方法来向 priority_queue 添加一个元素；同理当有 consumer下线时，最终也会调用该模块的 remove_consumer 方法。 priority_queue 完整实现见 附二

Broker 向 Consumer 投递消息时，底层是通过 rabbit_amqqueue_process 调用 rabbit_queue_consumers 模块的 deliver 方法。默认采用

从 priority_queue 中获取一个 QEntry（ {ChPid, Consumer} ），然后通过 FetchFun 从队列中获取消息，发送到 ChPid（Channel 进程）

在 consumers 不为空的情况下，通过 FetchFun 获取消息，此时可以获取该消息的 header，取出 Tag 值（如果消息打了 Tag 标记），然后通过 priority_queue 的 filter/2 方法

在 Pred 实现中，我们可以判断当前消息 Tag 值是否被包含在 consumerTag 中，从而可以过滤出消费特定 tag 的consumers，最后向这些 consumers 中的一个发送 Message 消息。

附一 （队列进程 state 中的 consumers 信息例子）

附二 （priority_queue 模块实现
rabbit_common ）

注 ：上述思路建议在测试环境测试，考虑到有可能出现的性能问题，作为一个调研也会有很多工作要做，整个过程会涉及 RabbitMQ 服务端源码改造、编译、打包（ rabbitmq-public-umbrella )以及客户端的相关改造，如果能实际尝试下，也会有不小的收获。