Web Spam检测技术研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与发展 | 第10-15页 |
| ·web 作弊常见形式 | 第11-13页 |
| ·web 作弊主要检测技术 | 第13-14页 |
| ·发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及论文组织结构 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 基于文本相似度的 SPAM 网页分类检测 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·网页结构及特征区分 | 第19-22页 |
| ·网页结构 | 第19-20页 |
| ·网页特征区分 | 第20-22页 |
| ·文本特征提取及相似度度量 | 第22-25页 |
| ·文本特征选取方法 | 第23-24页 |
| ·文本相似度度量方法 | 第24-25页 |
| ·基于文本相似度的网页分类设计 | 第25-29页 |
| ·分类器算法设计 | 第26页 |
| ·基于文本相似度的网页分类器实现 | 第26-29页 |
| ·实验及结果分析 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于 K 近邻的 SPAM 网页分类检测 | 第35-50页 |
| ·有监督的分类算法 | 第35-36页 |
| ·基于 K 近邻的 SPAM 网页分类 | 第36-42页 |
| ·分类思想 | 第36-37页 |
| ·分类设计 | 第37-39页 |
| ·分类过程 | 第39-41页 |
| ·分类器实现 | 第41-42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-49页 |
| ·实验数据集及页面特征分析 | 第42-45页 |
| ·实验内容及结果分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 SPAM 网页分类检测系统原型 | 第50-66页 |
| ·系统分析 | 第50-52页 |
| ·需求分析 | 第50-51页 |
| ·技术路线及开发环境 | 第51-52页 |
| ·系统设计 | 第52-61页 |
| ·总体框架设计 | 第52页 |
| ·数据库设计 | 第52-55页 |
| ·主要模块设计 | 第55-61页 |
| ·系统测试 | 第61-65页 |
| ·测试内容 | 第61-62页 |
| ·测试结果说明 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·论文总结 | 第66-67页 |
| ·工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 :攻读硕士学位期间参与的项目 | 第72页 |
