基于关联属性主成分分析的SVM技术应用于Web Spam分类

发布时间：2017-09-02 03:20

  本文关键词：基于关联属性主成分分析的SVM技术应用于Web Spam分类

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【摘要】：垃圾网页(Web Spam)的大量存在严重降低了搜索引擎的检索效率。针对垃圾网页内容特征、链接特征的高维性及特征属性间的冗余性,本研究先对垃圾网页数据集中具有较高相关度的关联属性进行分组主成分分析(PCA),并选取最高贡献率的第一主成分的主要属性,从而减少冗余。再使用支持向量机(SVM)分类模型对处理后的数据集进行分类实验。实验结果表明,本文提出的方法可有效提高SVM对垃圾网页的分类性能。
【作者单位】： 山东师范大学信息科学与工程学院;山东省分布式计算机软件新技术重点实验室;
【关键词】： 垃圾网页 关联属性 主成分分析 支持向量机
【基金】：基于特征建模优化及判别学习的web spam识别技术研究,国家自然科学基金(61170145) 基于特征建模与优化的web垃圾页面识别技术研究,教育部博士点基金(20113704110001) Spam页面特征优化模型及非线性识别技术,山东省自然科学基金(ZR2010FM021)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言中国互联网络信息中心(CNNIC)2015年7月发布的《中国互联网发展状况统计报告》显示,我国搜索引擎用户规模达5.36亿,使用率为80.3%[1]。搜索引擎已成为用户访问互联网资源,获取各类信息的主要工具。然而搜索引擎的广泛使用却使得垃圾网页愈加泛滥,这严重降低了搜索引擎的

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本文编号：776080