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為解決垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)過(guò)程中的不平衡分類(lèi)和“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題，提出一種基于隨機(jī)森林（ RF）和欠采樣集成的二元分類(lèi)器算法。首先使用欠采樣技術(shù)將訓(xùn)練樣本集大類(lèi)抽樣成多個(gè)子樣本集，再將其分別與小類(lèi)樣本集合并構(gòu)成多個(gè)平衡的子訓(xùn)練樣本集；然后基于各個(gè)子訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練出多個(gè)隨機(jī)森林分類(lèi)器；最后用多個(gè)隨機(jī)森林分類(lèi)器對(duì)測(cè)試樣本集進(jìn)行分類(lèi)，采用投票法確定測(cè)試樣本的最終所屬類(lèi)別。在WEBSPAM UK-2006數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，該集成分類(lèi)器算法應(yīng)用于垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)比隨機(jī)森林算法及其Bagging和Adaboost集成分類(lèi)器算法效果更好，準(zhǔn)確率、F1測(cè)度、ROC曲線下面積（AUC）等指標(biāo)提高至少14%，13%和11%。與Web spam challenge 2007優(yōu)勝團(tuán)隊(duì)的競(jìng)賽結(jié)果相比，該集成分類(lèi)器算法在F1測(cè)度上提高至少1%，在AUC上達(dá)到最優(yōu)結(jié)果。
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