在互联网提供的海量、庞杂的信息中,不良信息以不同的表现形式,从不同的角度对不同人群造成毒害或干扰。因此,对网络访问进行必要的、有效的内容过滤是营造健康、安全网络环境的重要环节。基于互联网的不良信息滤技术就是在这种情况下诞生的。互联网信息过滤(Information Filtering)是指从海量的Web文本中识别出含有不良信息的非法文本,以将其屏蔽。目前它已成为信息过滤的一个新的研究领域。文本是当前Internet上信息最主要的表现形式,中文文本过滤的相关技术是本文的研究重点。本文在对信息过滤系统的体系结构和文本过滤的原型进行研究的基础上,给出了一个基于向量空间模型的文本过滤逻辑模型。中文文本的特征项抽取和表示是中文文本过滤基础。获取中文文本的表示需经过分词、停用词处理、特征项抽取和特征项权重计算等过程,本文对这几个过程进行了详细的研究并提出了一种基于TF*IDF的特征项权重计算方法。用户信息需求模型(User Profile)是文本过滤的依据,本文探讨了获取用户信息需求的方式和方法,给出了向量空间模型下用户模板的表示方法,并对用反馈技术对需求模板进行优化进行了讨论。代理服务器在Intranet管理中具有重要作用。本文基于HTTP代理服务器在应用层实现了对Web页内容的内容过滤。并且,通过将客户机成功访问过的网页内容存储在代理服务器端,实现了Web页访问的内容重现。本文在对多种信息过滤方法进行分析研究及初步评估的基础上,为提高系统过滤不良信息的整体性能和运行速度,提出二级过滤的策略:第一级基于黑白名单过滤,第二级基于关键字的文本内容的过滤。实验证明,该方法提高了文本过滤性能。