發(fā)布時(shí)間：2019-11-25 22:11

【摘要】：【目的】通過(guò)構(gòu)建簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)樣本,解決傳統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)類型識(shí)別方法效率低的難題�！痉椒ā坎捎肬RL特征作為識(shí)別依據(jù),抽取URL信息構(gòu)建訓(xùn)練集與測(cè)試集,使用支持向量機(jī)(SVM)建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以提高識(shí)別效率�！窘Y(jié)果】在同樣的數(shù)據(jù)集上,該方法的準(zhǔn)確率為91.2%,優(yōu)于其他識(shí)別方法。在效率性能方面,該方法提升近60%�！揪窒蕖慨�(dāng)遇到URL特征不明顯甚至完全相背的網(wǎng)站時(shí),識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)大幅度降低�！窘Y(jié)論】該方法在效率方面存在很大優(yōu)勢(shì),應(yīng)用到采集系統(tǒng)中可提高采集效率。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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