發(fā)布時間：2018-06-02 04:54

  本文選題：垃圾網頁檢測 + 不平衡分類�。� 參考：《計算機應用》2017年02期

【摘要】：針對垃圾網頁檢測過程中輕微的不平衡分類問題,提出三種隨機欠采樣集成分類器算法,分別為一次不放回隨機欠采樣(RUS-once)、多次不放回隨機欠采樣(RUS-multiple)和有放回隨機欠采樣(RUS-replacement)算法。首先使用其中一種隨機欠采樣技術將訓練樣本集轉換成平衡樣本集,然后對每個平衡樣本集使用分類回歸樹(CART)分類器算法進行分類,最后采用簡單投票法構建集成分類器對測試樣本進行分類。實驗表明,三種隨機欠采樣集成分類器均取得了良好的分類效果,其中RUS-multiple和RUS-replacement比RUS-once的分類效果更好。與CART及其Bagging和Adaboost集成分類器相比,在WEBSPAM UK-2006數(shù)據集上,RUS-multiple和RUS-replacement方法的AUC指標值提高了10%左右,在WEBSPAM UK-2007數(shù)據集上,提高了25%左右;與其他最優(yōu)研究結果相比,RUS-multiple和RUS-replacement方法在AUC指標上能達到最優(yōu)分類結果。
[Abstract]:In order to solve the problem of slight unbalance classification in the process of garbage page detection, three kinds of random under-sampling ensemble classifier algorithms are proposed, which are single unretractable random under-sampling (RUS-onceg), multiple unretractable random under-sampling (RUS-multiple) and random under-sampling (RUS-replacementation) algorithm. Firstly, one of the random under-sampling techniques is used to transform the training sample set into a balanced sample set, and then each balanced sample set is classified by using the classifying regression tree / cart classifier algorithm. Finally, a simple voting method is used to construct an integrated classifier to classify test samples. The experimental results show that all of the three random under-sampling ensemble classifiers have good classification effect, and RUS-multiple and RUS-replacement have better classification effect than RUS-once. Compared with CART and its Bagging and Adaboost integrated classifiers, the AUC index value of RUS-multiple and RUS-replacement methods on WEBSPAM UK-2006 data sets is increased by about 10%, and on WEBSPAM UK-2007 data sets by about 25%. Compared with other optimal results, the RUS-multiple and RUS-replacement methods can achieve the optimal classification results on the AUC index.
【作者單位】： 南昌大學信息工程學院;南昌大學軟件學院;
【基金】：江西省科技支撐計劃項目(20131102040039)~~
【分類號】：TP393.092

【參考文獻】

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【共引文獻】

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3 盧曉勇;陳木生;吳政隆;張百棧;;基于免疫克隆特征選擇和欠采樣集成的垃圾網頁檢測[J];計算機應用;2016年07期

【二級參考文獻】

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10 王U，

本文編號：1967502