3 內容過濾

　　3.1 響應報文的獲取與重組

　　由于網絡的復雜性，返回的HTTP 響應報文可能不是有序的到達網絡設備的，因此在網絡設備上需要對到達的響應報文進行有序的重組。根據請求報文的五元組信息，收集該請求對應的HTTP 響應報文；由于可能亂序，根據ACK 字段和Seq 字段對報文進行排序重組。在重組中建立的數據結構圖2 所示。

圖2 重組使用的數據結構

　　3.2 文本的表示

　　目前常用的文本表示模型有許多種，常用的有：布爾邏輯模型、概率模型和向量空間模型等。在向量空間模型，文本內容被形式化為多維空間中的一個點，把對文本內容的處理簡化為向量空間中向量運算，使問題的復雜性大為降低。

　　權重的計算既可用規則的方法手工完成，又可通過統計的方法自動完成，便于融合統計和規則兩種方法。

　　向量空間模型用項的向量空間來表示文檔信息，項是指用來表示文檔內容特征的基本語言單位（字、詞、詞組或短語等），也稱為特征詞，文檔可以用項的*來表示。一個網頁可以由特征以及其權值表示，如下：

　　其中 xi 為文本向量空間中的一個特征， w i 為該特征的權值。

　　3.3 特征的選取

　　一個文本攜帶大量的信息，基于計算的復雜性考慮，只能在文本信息中提取出其中一些比較重要的特征；并且對于實際的性能要求，文本中的關鍵信息足以反映一個文本特征。像一個文本中出現的“的”、“有”等一些詞是一些通用詞，不能體現某些文本的特征，因此需要事先對文本進行預處理，去除掉這些詞。