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基于联合特征的钓鱼网页分类方法
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作者 贾雪鹏 容晓峰 《电子技术与软件工程》 2018年第2期201-201,共1页
本文系统地描述了一种基于联合特征的钓鱼网页检测方法。提取了41项特征作为基础特征,结合信息增益和递归特征删除两种方法的排序结果计算特征重要度。引入联合特征率R(0<R<=1)对特征进行特征交叉扩充,扩充后的联合特征向量长度... 本文系统地描述了一种基于联合特征的钓鱼网页检测方法。提取了41项特征作为基础特征,结合信息增益和递归特征删除两种方法的排序结果计算特征重要度。引入联合特征率R(0<R<=1)对特征进行特征交叉扩充,扩充后的联合特征向量长度范围为40~376。文中对比了基于基础特征和联合特征的四种最优参数模型:随机森林为最优模型;神经网络模型在引入联合特征后分类能力有小幅度上升;逻辑回归和Adaboost在引入联合特征后分类能力保持不变。 展开更多
关键词 机器学习 钓鱼网页检测 联合特征 最优分类模型
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