【摘 要】
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针对页面特征提取实时性差的问题进行了研究,提出将特征分类,并行提取、检测、再融合结果的方法。首先提取三个类别的主要特征,包括文本、视觉和网络链接;然后分别利用贝叶斯算法、EMD算法以及网络爬虫来进行分类,并且基于后验概率来确定权值的最终选取;最后把这三个分类结果进行融合。通过对贝叶斯、加权和加权贝叶斯的比较,从正确率、漏报率和误报率对算法进行评估。实验表明采用加权贝叶斯的方法来进行融合计算效果最佳
【机 构】
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南通大学电子信息学院,南通大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202006）,南通市科技计划资助项目（KB2012027）
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针对页面特征提取实时性差的问题进行了研究,提出将特征分类,并行提取、检测、再融合结果的方法。首先提取三个类别的主要特征,包括文本、视觉和网络链接;然后分别利用贝叶斯算法、EMD算法以及网络爬虫来进行分类,并且基于后验概率来确定权值的最终选取;最后把这三个分类结果进行融合。通过对贝叶斯、加权和加权贝叶斯的比较,从正确率、漏报率和误报率对算法进行评估。实验表明采用加权贝叶斯的方法来进行融合计算效果最佳,具有较高的准确率和较低的误报率和漏报率,提高了检测的精度和实时性。
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