【摘 要】
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针对网页欺诈检测中特征的高维、冗余问题，提出一个基于信息增益和遗传算法的改进特征选择算法（IFS—BIGGA）。首先，通过信息增益（IG）给出特征重要性排序，设定动态阈值减少冗余特征；其
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,台中科技大学资讯工程系,逢甲大学资讯工程系
【基金项目】
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四川省学术和技术带头人后备人选科研基金资助项目(WZ0100112371408,YH1500411031402);四川省学术和技术带头人科研基金资助项目(WZ0100112371601/004);四川省科技服务业示范项目(2016GFW0166)~~
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针对网页欺诈检测中特征的高维、冗余问题，提出一个基于信息增益和遗传算法的改进特征选择算法（IFS—BIGGA）。首先，通过信息增益（IG）给出特征重要性排序，设定动态阈值减少冗余特征；其次，改进遗传算法（CA）中染色体编码函数和选择算子，并结合随机森林（at）的受试者工作特征曲线面积（AUC）作为适应度函数，选择高辨识度特征；最后，增加实验迭代次数避免算法随机性，产生最佳最小的特征集合（OMFS）。实验验证表明，应用IFS-BIGGA生成的OMFS与高维特征集合相比，尽管RF下的AUC减小了2％，但是真阳
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