發(fā)布時間：2017-09-02 03:20

  本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)屬性主成分分析的SVM技術(shù)應(yīng)用于Web Spam分類

  更多相關(guān)文章： 垃圾網(wǎng)頁 關(guān)聯(lián)屬性 主成分分析 支持向量機

【摘要】：垃圾網(wǎng)頁(Web Spam)的大量存在嚴(yán)重降低了搜索引擎的檢索效率。針對垃圾網(wǎng)頁內(nèi)容特征、鏈接特征的高維性及特征屬性間的冗余性,本研究先對垃圾網(wǎng)頁數(shù)據(jù)集中具有較高相關(guān)度的關(guān)聯(lián)屬性進行分組主成分分析(PCA),并選取最高貢獻率的第一主成分的主要屬性,從而減少冗余。再使用支持向量機(SVM)分類模型對處理后的數(shù)據(jù)集進行分類實驗。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法可有效提高SVM對垃圾網(wǎng)頁的分類性能。
【作者單位】： 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山東省分布式計算機軟件新技術(shù)重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 垃圾網(wǎng)頁 關(guān)聯(lián)屬性 主成分分析 支持向量機
【基金】：基于特征建模優(yōu)化及判別學(xué)習(xí)的web spam識別技術(shù)研究,國家自然科學(xué)基金(61170145) 基于特征建模與優(yōu)化的web垃圾頁面識別技術(shù)研究,教育部博士點基金(20113704110001) Spam頁面特征優(yōu)化模型及非線性識別技術(shù),山東省自然科學(xué)基金(ZR2010FM021)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 1引言中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)2015年7月發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示,我國搜索引擎用戶規(guī)模達(dá)5.36億,使用率為80.3%[1]。搜索引擎已成為用戶訪問互聯(lián)網(wǎng)資源,獲取各類信息的主要工具。然而搜索引擎的廣泛使用卻使得垃圾網(wǎng)頁愈加泛濫,這嚴(yán)重降低了搜索引擎的

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3 孫曉東;胡勁松;焦s，

本文編號：776080