基于关联属性主成分分析的SVM技术应用于Web Spam分类

• 作者: 计华 韩缤
• 来源期刊: 信息技术与信息化
• 关键词: 垃圾网页 关联属性 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 字数: 4155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9528.2016.04.014

摘要

垃圾网页(Web Spam)的大量存在严重降低了搜索引擎的检索效率.针对垃圾网页内容特征、链接特征的高维性及特征属性间的冗余性,本研究先对垃圾网页数据集中具有较高相关度的关联属性进行分组主成分分析(PCA),并选取最高贡献率的第一主成分的主要属性,从而减少冗余.再使用支持向量机(SVM)分类模型对处理后的数据集进行分类实验.实验结果表明,本文提出的方法可有效提高SVM对垃圾网页的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	计华		5	13	2.0	3.0
2	韩缤	山东师范大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0