作者：唐寿洪 朱焱 杨凡网页作弊集成分类器特征选择信息熵弱分类器
摘要：网页作弊不仅造成信息检索质量下降,而且给互联网的安全也带来了极大的挑战.提出了一种基于Bag-ging-SVM集成分类器的网页作弊检测方法.在预处理阶段,首先采用K-means方法解决数据集的不平衡问题,然后采用CFS特征选择方法筛选出最优特征子集,最后对特征子集进行信息熵离散化处理.在分类器训练阶段,通过Bagging方法构建多个训练集并分别对每个训练集进行SVM学习来产生弱分类器.在检测阶段,通过多个弱分类器投票决定测试样本所属类别.在数据集WEBSPAM-UK2006上的实验结果表明,在使用特征数量较少的情况下,本检测方法可以获得非常好的检测效果.
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