شناسایی هرزنوشتهی وب با استفاده از الگوریتمهای هوشمند

سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 540

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

NEEREC07_017

تاریخ نمایه سازی: 27 فروردین 1393

چکیده مقاله:

همواره موتورهای جستجو در تلاشند تا سایتهای مرتبط با جستار کاربر را در رتبههای بالاتر قرار دهند. همین تلاش موتورهای جستجو می تواند توسط سودجویان مورد سوء استفاد ه قرار گرفت ه و معضلی تحت عنوان هرزنوشتهی وب را ایجا د مینماید که افزایش رتبه کاذب صفحات اینترنتی از طریق فریب الگوریتم های موتورهای جستجو میباشد. کاربردهای صفحات هرزنوشته را می توان اقتصادی، سیاسی و تبلیغاتی دانست. تاکنون روشهای بسیاری برای مقابله با پدیده هرزنوشتهی وب ایجاد شده اند. این مقاله به بررسی انواع روشهای هرزنگاری و بررسی چند الگوریتم هوشمند برای شناسایی هرزنوشتهی وب میپردازد که برای این کار از ویژگیهای محتوایی مجموعه دادهی استانداردWEBSPAM-UK 2007 استفاده شده است که هر نمونه در این مجموعه داده، بیان کننده صفحات هرزنوشته و معتبر است که معیارهای دقت و سرعت و نرخ فراخوانی و نرخ درستی و امتیازF1 الگوریتمهای هوشمند در تشخیص هرزنوشته یا معتبر بودن صفحات را بررسی کردهایم

نویسندگان

مهدیه داننده اسکوئی

دانشگاه آزاد اسلامی واحد شبستر

سیدناصر رضوی

دانشگاه تبریز

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Najork, M., Web Spam Detection. Encyclopedia of Database Systems, 2009. ...
  • conference on Very large data bases. 2005, VLDB Endowment: Trondheim, ...
  • Gyongyi, Z. and H. Garcia-Molina, Web Spam Taxonomy, in First ...
  • Sasikala, S. and S.K. Jayanthi. Hyperlink Structure Attribute Analysis for ...
  • Vapnik, V ., Pattern recognition using generalized portrait method. Automation ...
  • Platt, J.C., Using analytic QP and sparsegess to speed training ...
  • Cortes, C. and V. Vapnik, Support-vector networks. Machine learning, 1995. ...
  • نمایش کامل مراجع