| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 垃圾网页检测技术的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 网页质量相关研究 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的各章节内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 RankBoost网页排序算法 | 第16-25页 |
| 2.1 文档排序模型 | 第16-18页 |
| 2.1.1 传统文档排序模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 机器学习算法文档排序模型 | 第17-18页 |
| 2.2 Boosting相关算法介绍 | 第18-21页 |
| 2.2.1 集成学习算法简介 | 第18-20页 |
| 2.2.2 Boosting算法发展 | 第20-21页 |
| 2.3 RankBoost排序算法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 多级排序算法框架介绍 | 第21-22页 |
| 2.3.2 RankBoost算法介绍 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 垃圾网页检测特征模型及基于SEM方法的模型验证 | 第25-30页 |
| 3.1 集成网页质量特征的垃圾网页检测特征模型构建 | 第25-27页 |
| 3.1.1 内容特征 | 第26页 |
| 3.1.2 链接特征 | 第26页 |
| 3.1.3 隐藏型特征 | 第26页 |
| 3.1.4 网页质量特征 | 第26-27页 |
| 3.2 基于SEM的垃圾网页检测特征模型验证 | 第27-29页 |
| 3.2.1 SEM模型验证原理 | 第27-28页 |
| 3.2.2 应用SEM对综合垃圾网页检测模型验证结果 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于RankBoost算法的特征模型验证 | 第30-40页 |
| 4.1 基于RankBoost的特征模型验证原理与过程 | 第30-39页 |
| 4.1.1 垃圾网页检测验证算法主要步骤 | 第30页 |
| 4.1.2 实验数据集构建 | 第30-34页 |
| 4.1.3 基于RankBoost算法的排序验证过程 | 第34-35页 |
| 4.1.4 十倍交叉验证过程 | 第35-36页 |
| 4.1.5 Rankboost排序验证算法实现流程 | 第36-37页 |
| 4.1.6 测试实验过程 | 第37-38页 |
| 4.1.7 参数分布选择 | 第38-39页 |
| 4.2 垃圾网页检测 | 第39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第40-49页 |
| 5.1 垃圾网页检测模型排序验证实验设计 | 第40-46页 |
| 5.1.1 基于传统分类算法的检测实验 | 第40-41页 |
| 5.1.2 基于RankBoost排序算法的检测实验 | 第41-46页 |
| 5.2 不含网页质量特征检测模型排序检测结果 | 第46-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |
