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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文>基于隨機(jī)森林RF和欠采樣集成的垃圾網(wǎng)頁檢測

      基于隨機(jī)森林RF和欠采樣集成的垃圾網(wǎng)頁檢測

      2017-12-22 | rar | 0.64 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　為解決垃圾網(wǎng)頁檢測過程中的不平衡分類和“維數(shù)災(zāi)難”問題，提出一種基于隨機(jī)森林（ RF）和欠采樣集成的二元分類器算法。首先使用欠采樣技術(shù)將訓(xùn)練樣本集大類抽樣成多個(gè)子樣本集，再將其分別與小類樣本集合并構(gòu)成多個(gè)平衡的子訓(xùn)練樣本集；然后基于各個(gè)子訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練出多個(gè)隨機(jī)森林分類器；最后用多個(gè)隨機(jī)森林分類器對測試樣本集進(jìn)行分類，采用投票法確定測試樣本的最終所屬類別。在WEBSPAM UK-2006數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，該集成分類器算法應(yīng)用于垃圾網(wǎng)頁檢測比隨機(jī)森林算法及其Bagging和Adaboost集成分類器算法效果更好，準(zhǔn)確率、F1測度、ROC曲線下面積（AUC）等指標(biāo)提高至少14%，13%和11%。與Web spam challenge 2007優(yōu)勝團(tuán)隊(duì)的競賽結(jié)果相比，該集成分類器算法在F1測度上提高至少1%，在AUC上達(dá)到最優(yōu)結(jié)果。

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