資料介紹
針對因Web中存在由正常網頁指向垃圾網頁的鏈接,導致排序算法(Anti-TrustRank等)檢測性能降低的問題,提出了一種主題相似度和鏈接權重相結合,共同調節網頁非信任值傳播的排序算法,即主題鏈接非信任排序( TLDR)。首先,運用隱含狄利克雷分配(LDA)模型得到所有網頁的主題分布,并計算相互鏈接網頁間的主題相似度;其次,根據Web圖計算鏈接權重,并與主題相似度結合,得到主題鏈接權重矩陣;然后,利用主題鏈接權重調節非信任值傳播,改進Anti-TrustRank和加權非信任值排序(WATR)算法,使網頁得到更合理的非信任值;最后,將所有網頁的非信任值進行排序,通過劃分閾值檢測出垃圾網頁。在數據集WEBSPAM-UK2007上進行的實驗結果表明,與Anti-TrustRank和WATR相比,TLDR的SpamFactor分別提高了45%和23. 7%,F1 -measure(閾值取600)分別提高了3.4個百分點和0.5個百分點,spam比例(前三個桶)分別提高了15個百分點和10個百分點。因此,主題與鏈接權重相結合的TLDR算法能有效提高垃圾網頁檢測性能。
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