| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容和论文组织结构 | 第14-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第18-23页 |
| 2.1 网页欺诈类型及相关网页特征 | 第18-19页 |
| 2.1.1 链接欺诈与基于链接的特征 | 第18页 |
| 2.1.2 内容欺诈与基于内容的特征 | 第18-19页 |
| 2.1.3 隐藏型欺诈与隐藏型特征 | 第19页 |
| 2.2 特征选择与分类 | 第19-22页 |
| 2.2.1 特征选择 | 第19-21页 |
| 2.2.2 分类算法 | 第21-22页 |
| 2.3 总结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于信息增益和遗传算法改进特征选择策略 | 第23-39页 |
| 3.1 改进的信息增益-特征选择 | 第23-24页 |
| 3.2 改进的遗传算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 染色体编码 | 第25-26页 |
| 3.2.2 遗传算子 | 第26-28页 |
| 3.3 基于信息增益和遗传算法的改进特征选择算法IFS-BIGGA | 第28-29页 |
| 3.4 数据集与评价指标 | 第29-31页 |
| 3.4.1 数据集 | 第29页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第29-30页 |
| 3.4.3 箱型图 | 第30-31页 |
| 3.5 基于IFS-BIGGA的特征选择实验与结果分析 | 第31-34页 |
| 3.5.1 实验参数设置 | 第31-32页 |
| 3.5.2 特征选择实验结果 | 第32-33页 |
| 3.5.3 验证性实验与结果分析 | 第33-34页 |
| 3.6 三种特征选择算法与实验结果对比 | 第34-38页 |
| 3.6.1 基于比例删除的随机森林特征选择算法PDRFFS | 第34页 |
| 3.6.2 基于卡方检验的随机森林特征选择算法Chi-Square_RFFS | 第34-36页 |
| 3.6.3 基于邻域粗糙集的特征选择算法FHARA | 第36-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于隐私保护的级联特征选择算法 | 第39-45页 |
| 4.1 隐私度与置信度 | 第39-40页 |
| 4.2 隐私保护-特征选择 | 第40-41页 |
| 4.3 基于隐私保护和遗传算法的级联特征选择算法PPGAFS | 第41页 |
| 4.4 数据集与评价指标 | 第41-42页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 一个高效安全的欺诈网页检测模型 | 第45-49页 |
| 5.1 欺诈网页检测模型WSDM | 第45-47页 |
| 5.2 基于WSDM的验证实验 | 第47-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 总结 | 第49页 |
| 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第57页 |
