【网络技术-网管软件-基于本体的视频服务网站监管技术研究】
随着网络技术的飞速发展，网络带宽的提升和用户基数的增长，网上视频内容变得异常丰富，网络视频服务网站的数量也随之急剧增加。然而，这同时也带来了挑战，因为开放性、匿名性和资源管理的分散性，不良视频服务网站在互联网中滋生，对青少年的健康成长和社会和谐构成威胁。尽管政府加大了打击力度，但这些不良网站仍可通过搜索引擎轻易获取，因此，自动化地发现和识别不良视频服务网站以实施有效监管变得至关重要。
本研究论文关注的核心问题主要包括三个方面：
1. 视频服务网站的自动发现：面对互联网上数百万的网站，如何有效地从海量信息中自动识别出视频服务网站是一项艰巨任务。论文提出了一种基于元搜索的方法，通过关键词的更新和评价机制，向元搜索系统提供高质量的搜索关键词，元搜索的结果作为初始网站列表，再通过主题爬虫进一步发现更多视频服务网站。此外，论文还开发了一种多特征多策略的视频播放页识别方法，利用网页标签特征和候选播放器的视觉特征，实现高准确率和召回率的视频播放页识别。
2. 领域本体自动构建技术：不良视频领域本体的构建对于计算机理解不良视频的语义至关重要，它为后续的不良视频网页识别和网站健康性评估提供了基础。论文提出了一种基于超链接结构图聚类的领域本体构建方法，通过网络爬虫收集特定领域的超链接结构图，使用潜在语义索引和余弦相似度建立节点间的相似度，结合有权图过滤算法进行聚类，从而识别出领域概念，并自动构建概念间的关系。
3. 基于领域本体的网站健康性分析评估：在获取了不良视频领域本体后，论文设计了一种利用本体中文字和结构信息的网页相关度计算方法，以评估网站的健康性。提出了一种URL的预期剩余能量模型，用于计算每个链接的搜索价值，指导主题爬虫的搜索方向和步长，提高了搜索效率和准确性。
通过实验，基于预期剩余能量模型的主题爬行算法表现出色，而多特征多策略的视频播放页识别方法实现了99.21%的准确率和99.24%的召回率。领域本体的自动构建方法也成功识别了领域概念并建立了概念间的关系，为视频服务网站的监管提供了强大的工具。
这篇研究论文深入探讨了网络管理软件在视频服务网站监管中的应用，特别是如何通过先进的技术和方法自动发现不良网站、构建领域本体并进行健康性评估。这些研究成果不仅有助于提升网络环境的清洁度，也为未来网络管理技术的发展提供了新的思路和实践依据。
