集成Web质量的垃圾网页分级检测机制研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 垃圾网页检测关键技术研究 | 第15-24页 |
| ·基于内容作弊的垃圾网页 | 第15-17页 |
| ·形成原理 | 第15-16页 |
| ·作弊方法 | 第16-17页 |
| ·支持向量机分类技术及其性能提升策略 | 第17-21页 |
| ·支持向量机(SVM)算法介绍 | 第17-20页 |
| ·AdaBoost算法 | 第20-21页 |
| ·基于AdaBoost和SVM的组合分类算法 | 第21页 |
| ·基于主成分分析的特征降维技术 | 第21-23页 |
| ·主成分分析算法介绍 | 第21-23页 |
| ·主成分分析法计算步骤 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于内容危害程度的分级机制 | 第24-30页 |
| ·危害程度的分级 | 第24-26页 |
| ·PICS分级体系 | 第24-25页 |
| ·垃圾网页内容危害度分级体系 | 第25-26页 |
| ·分级模型的建立 | 第26-29页 |
| ·分级问题的转化 | 第26-27页 |
| ·内容危害度特征 | 第27-28页 |
| ·基于决策树的分级算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 中文网页样本集的构建 | 第30-45页 |
| ·Web质量特征 | 第30-32页 |
| ·Web质量模型 | 第30-31页 |
| ·Web质量特征的选定 | 第31-32页 |
| ·构建样本集 | 第32-44页 |
| ·样本特征介绍 | 第33-34页 |
| ·爬取网页信息 | 第34-36页 |
| ·内容信息抽取 | 第36-39页 |
| ·样本特征的量化 | 第39-43页 |
| ·样本均衡化 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 垃圾网页分级检测原型系统的设计与实现 | 第45-57页 |
| ·垃圾网页分级检测原型系统的设计 | 第45-52页 |
| ·垃圾网页分级检测原型系统需求分析 | 第45页 |
| ·垃圾网页分级检测原型系统架构 | 第45-46页 |
| ·样本构建模块设计 | 第46-51页 |
| ·分级检测模块设计 | 第51-52页 |
| ·垃圾网页分级检测原型系统的实现 | 第52-56页 |
| ·开发环境 | 第52页 |
| ·样本构建模块的实现 | 第52-55页 |
| ·分级检测模块的实现 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第57-64页 |
| ·实验样本集介绍 | 第57-58页 |
| ·评测指标 | 第58-59页 |
| ·分组实验说明 | 第59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-63页 |
| ·第一组实验结果与分析 | 第59-60页 |
| ·第二组实验结果与分析 | 第60-61页 |
| ·第三组实验结果与分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-65页 |
| 1 全文总结 | 第64页 |
| 2 下一步工作 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第70页 |
