基于單頁語義特征的垃圾網(wǎng)頁檢測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>3500 K
標(biāo)簽： 垃圾網(wǎng)頁檢測 特征提取 記憶化搜索
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文檔介紹：為解決垃圾網(wǎng)頁檢測中特征提取難度高、計(jì)算量大的問題，提出一種僅基于當(dāng)前網(wǎng)頁的HTML腳本提取語義特征的方法。首先使用深度優(yōu)先搜索和動(dòng)態(tài)規(guī)劃相結(jié)合的記憶化搜索算法對域名進(jìn)行單詞切割，采用隱含狄利克雷分布提取主題詞，基于Word2Vec詞向量和詞移距離計(jì)算3個(gè)單頁語義相似度特征；然后將單頁語義相似度特征融合單頁統(tǒng)計(jì)特征，使用隨機(jī)森林等分類算法構(gòu)建分類模型進(jìn)行垃圾網(wǎng)頁檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于單頁內(nèi)容提取語義特征融合單頁統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分類的AUC值達(dá)到88.0%，比對照方法提高4%左右。
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