一种基于小样本集的搜索引擎作弊检测方法
耿光刚; 王春恒; 戴汝为; 李秋丹; 朱远平
2007-07-18
公开日期2009-01-21
授权国家CN
专利类型发明
摘要本发明涉及互联网信息检索,公开一种基于小样本集的互联网作弊 检测方法,以打击日益严峻的搜索引擎作弊行为,本发明针对检测样本 收集成本高这一难题,利用基于分类器的自学习和基于互联网拓扑结构 的链接学习过程的迭代执行,不断扩充训练集,以实现在小样本集下对 搜索引擎作弊进行检测,并在识别过程中采用集成的降采样策略,充分 利用了互联网上广泛存在的高信誉网站所包含的信息。最后进行沿互联 网拓扑结构的基于预测作弊度的标号传递,以实现检测结果优化。利用 实验表明这一方法能有效地对作弊行为进行检测。
专利号CN200710119196.6
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8270
专题多模态人工智能系统全国重点实验室_平行智能技术与系统团队
作者单位中国科学院自动化研究所
第一作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
耿光刚,王春恒,戴汝为,等. 一种基于小样本集的搜索引擎作弊检测方法. CN200710119196.6[P]. 2007-07-18.
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