三種用于垃圾網(wǎng)頁檢測(cè)的隨機(jī)欠采樣集成分類器
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針對(duì)垃圾網(wǎng)頁檢測(cè)過程中輕微的不平衡分類問題，提出三種隨機(jī)欠采樣集成分類器算法，分別為一次不放回隨機(jī)欠采樣（ RUS-once）、多次不放回隨機(jī)欠采樣（RUS-multiple）和有放回隨機(jī)欠采樣（RUS-replacement）算法。首先使用其中一種隨機(jī)欠采樣技術(shù)將訓(xùn)練樣本集轉(zhuǎn)換成平衡樣本集，然后對(duì)每個(gè)平衡樣本集使用分類回歸樹（ CART）分類器算法進(jìn)行分類，最后采用簡(jiǎn)單投票法構(gòu)建集成分類器對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)表明，三種隨機(jī)欠采樣集成分類器均取得了良好的分類效果，其中RUS-multiple和RUS-replacement比RUS-once的分類效果更好。與CART及其Bagging和Adaboost集成分類器相比，在WEBSPAM UK-2006數(shù)據(jù)集上，RUS-multiple和RUS-replacement方法的AUC指標(biāo)值提高了10%左右，在WEBSPAM UK-2007數(shù)據(jù)集上，提高了25%左右；與其他最優(yōu)研究結(jié)果相比，RUS-multiple和RUS-replacement方法在AUC指標(biāo)上能達(dá)到最優(yōu)分類結(jié)果。
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