网络的应用与普及从根本上改变了人们传统的获取信息的方式,在用户通过网络方便快捷地利用海量的共享资源的同时,“信息爆炸”、“信息过载”、“信息垃圾”等诸多问题也随着网络信息量的激增而日趋严重。网络的便利是一把双刃剑,一方面使得人们很方便地共享及获取网络上的资源,另一方面,网络信息鱼目混杂,包括了大量无用的、甚至不健康的信息。因此,如何在庞大的网络中迅速准确地找到各自所需的资源,排除垃圾信息的干扰,已成为当今社会尤为关注的问题。随着过滤技术在电子邮件、消息订阅、信息安全等领域的应用变得越加广泛,用户对过滤的要求也越来越高。在过滤的需求上,用户更加关注于对信息内容的语义信息乃至观点信息的过滤,对于传统的基于统计与机器学习的过滤技术来说,已不能满足于对此类信息的过滤要求。近年来,针对语义信息过滤的研究已成为信息处理领域的热点问题,本文将本体的概念引入到过滤当中来,利用本体实现语义信息的过滤。本文中过滤系统的体系结构,主要包括两个功能子系统——数据包捕获与重组子系统和过滤子系统。本文采用多层过滤的方法,流经某主机网卡的网页信息被分解成了各种数据包,在网络层,依据URL或IP、端口黑名单进行包过滤,在应用层,首先进行关键字匹配过滤,然后仅对包含指定关键字的文本段实施基于本体的信息过滤。在过滤系统中,以本体的形式来描述用户的需求模板,利用本体中的概念关系模型来体现概念间的语义关联关系。本文收集了大量关于广告领域的知识信息,借鉴了官方的商品分类表,构建了一个广告领域本体。