非平衡数据分类方法及其在恶意网址检测中的应用
| 中文摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 论文研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 恶意网址的问题 | 第13页 |
| 1.1.2 数据挖掘与非平衡数据分类 | 第13-14页 |
| 1.1.3 本课题的研究的来源 | 第14页 |
| 1.2 现有的恶意网址检测技术 | 第14-16页 |
| 1.2.1 传统技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 新技术 | 第15-16页 |
| 1.3 非平衡数据分类问题 | 第16-20页 |
| 1.3.1 基于数据层面的方法 | 第17-18页 |
| 1.3.2 基于算法层面的方法 | 第18-20页 |
| 1.4 论文的研究内容与组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 分类算法概述 | 第21-31页 |
| 2.1 常用分类算法 | 第21-28页 |
| 2.1.1 决策树 | 第21-24页 |
| 2.1.2 支持向量机（SVM） | 第24-25页 |
| 2.1.3 随机森林算法 | 第25-28页 |
| 2.2 非平衡分类算法的评估 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于特征选择的SMOTE方法 | 第31-41页 |
| 3.1 网址URL特征提取 | 第31-33页 |
| 3.2 SMOTE方法 | 第33-37页 |
| 3.3 基于特征选择的SMOTE方法 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 非平衡数据分类方法在恶意网址检测中的应用 | 第41-47页 |
| 4.1 实验环境 | 第41页 |
| 4.2 数据集介绍 | 第41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 4.4 系统实现 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第47页 |
| 5.2 进一步研究 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 个人简况及联系方式 | 第57-58页 |
