一种基于深度信念网络算法的不良网页智能检测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度信念网络算法的不良网页智能检测方法，包括以下步骤；构建判别指标的层次结构模型：为丰富网页特征的种类，更加精确的识别不良网页，提取了网页的内容、链接、质量和隐藏特征并建立了相应的不良网页判别指标体系；不良网页判别指标样本集；基于SMOTE算法的指标集平衡化处理；提取了网页的内容、链接、质量和隐藏特征并建立了相应的不良网页判别指标体系，来对不良网页判别指标进行约简，先采用SMOTE技术对样本数据集进行平衡处理操作，使分类器的分类效果不受样本数据集中多数类样本的影响，提出采用DBN作为分类器，并将处理后的样本作为分类器的输入来得到检测结果，验证了该分类器的高效性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度信念网络算法的不良网页智能检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109597946A
申请号 ：
CN201811476539.9
公开（公告）日 ：
2019-04-09
申请日 ：
2018-12-05
授权号 ：
CN109597946B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
邱日轩肖子洋付晨
申请人 ：
国网江西省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司
申请人地址 ：
江西省南昌市湖滨东路666号
代理机构 ：
南昌新天下专利商标代理有限公司
代理人 ：
施秀瑾
优先权 ：
CN201811476539.9
主分类号 ：
G06F16/954
IPC分类号 ：
G06F16/954 G06F16/958
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/954
•••导航，例如 使用分类浏览
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2019-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/954
申请日 : 20181205
申请日 : 20181205
2019-04-09 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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