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改进样本加权K近邻分类器用于垃圾网页检测
被引量：
2
1
作者
吴俊华
谭博觉
+1 位作者
高切
陈木生
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2021年第7期283-290,共8页
针对垃圾网页检测过程中的"维数灾难"和不平衡分类问题,提出一种融合最优Fisher特征选择的样本加权K近邻分类器用于垃圾网页检测。首先,针对训练数据集进行Fisher特征选择,按Fisher Score从大到小排序,依次选择Fisher Score...
针对垃圾网页检测过程中的"维数灾难"和不平衡分类问题,提出一种融合最优Fisher特征选择的样本加权K近邻分类器用于垃圾网页检测。首先,针对训练数据集进行Fisher特征选择,按Fisher Score从大到小排序,依次选择Fisher Score更大的特征对训练数据集进行样本加权的K近邻分类,根据训练数据集分类结果的AUC值是否增加以确定是否保留某个特征,最后基于保留的最优特征子集对测试数据集进行样本加权的K近邻分类。在WEBSPAM UK-2006数据集上的实验表明:该方法明显优于决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等传统分类器。与其他相关方法相比,该方法在准确率、F1测度和AUC指标上接近最优结果。
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关键词
垃圾网页检测
特征选择
K近邻
不平衡数据分类
代价敏感分析
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题名
改进样本加权K近邻分类器用于垃圾网页检测
被引量：
2
1
作者
吴俊华
谭博觉
高切
陈木生
机构
江西理工大学软件工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2021年第7期283-290,共8页
基金
江西省教育厅科学技术研究基金项目(GJJ180450)。
文摘
针对垃圾网页检测过程中的"维数灾难"和不平衡分类问题,提出一种融合最优Fisher特征选择的样本加权K近邻分类器用于垃圾网页检测。首先,针对训练数据集进行Fisher特征选择,按Fisher Score从大到小排序,依次选择Fisher Score更大的特征对训练数据集进行样本加权的K近邻分类,根据训练数据集分类结果的AUC值是否增加以确定是否保留某个特征,最后基于保留的最优特征子集对测试数据集进行样本加权的K近邻分类。在WEBSPAM UK-2006数据集上的实验表明:该方法明显优于决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等传统分类器。与其他相关方法相比,该方法在准确率、F1测度和AUC指标上接近最优结果。
关键词
垃圾网页检测
特征选择
K近邻
不平衡数据分类
代价敏感分析
Keywords
web spam detection
feature selection
K nearest neighbor
unbalanced data classification
cost sensitive analysis
分类号
TP391.6 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进样本加权K近邻分类器用于垃圾网页检测
吴俊华
谭博觉
高切
陈木生
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2021
2
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