本文關(guān)鍵詞：基于免疫克隆特征選擇和欠采樣集成的垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)

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【摘要】：為解決垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)過(guò)程中的"維數(shù)災(zāi)難"和不平衡分類(lèi)問(wèn)題,提出一種基于免疫克隆特征選擇和欠采樣(US)集成的二元分類(lèi)器算法。首先,使用欠采樣技術(shù)將訓(xùn)練樣本集大類(lèi)抽樣成多個(gè)與小類(lèi)樣本數(shù)相近的樣本集,再將其分別與小類(lèi)樣本合并構(gòu)成多個(gè)平衡的子訓(xùn)練樣本集;然后,設(shè)計(jì)一種免疫克隆算法遴選出多個(gè)最優(yōu)的特征子集;基于最優(yōu)特征子集對(duì)平衡的子樣本集進(jìn)行投影操作,生成平衡數(shù)據(jù)集的多個(gè)視圖;最后,用隨機(jī)森林(RF)分類(lèi)器對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類(lèi),采用簡(jiǎn)單投票法確定測(cè)試樣本的最終類(lèi)別。在WEBSPAM UK-2006數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該集成分類(lèi)器算法應(yīng)用于垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè):與隨機(jī)森林算法及其Bagging和Ada Boost集成分類(lèi)器算法相比,準(zhǔn)確率、F1測(cè)度、AUC等指標(biāo)均提高11%以上;與其他最優(yōu)的研究結(jié)果相比,該集成分類(lèi)器算法在F1測(cè)度上提高2%,在AUC上達(dá)到最優(yōu)。
【作者單位】： 南昌大學(xué)軟件學(xué)院;南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;元智大學(xué)資訊學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè) 集成學(xué)習(xí) 免疫克隆算法 特征選擇 欠采樣 隨機(jī)森林
【基金】：江西省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(20131102040039)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3;TP393.092
【正文快照】： 0引言垃圾網(wǎng)頁(yè)指的是那些在搜索引擎查詢(xún)結(jié)果中具有良好的排名而實(shí)際價(jià)值卻較差的網(wǎng)站和網(wǎng)頁(yè)。垃圾網(wǎng)頁(yè)之所以會(huì)出現(xiàn),是由于搜索引擎用戶(hù)傾向于只點(diǎn)擊那些排名靠前的鏈接。為了取得靠前的排名,各網(wǎng)站便想方設(shè)法采取各種手段優(yōu)化網(wǎng)站。而通過(guò)正當(dāng)手段提高網(wǎng)站排名,成本極其高昂

【相似文獻(xiàn)】

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