随着互联网的迅速普及,Web上的垃圾网页也逐渐增多,这极大的影响了搜索引擎的精度和效率,如何识别垃圾网页已经成为互联网搜索所面临的最严峻的挑战之一。通过对垃圾网页深入的研究,多数网页作弊利用了链接的特点。本文在对各类垃圾网页链接作弊检测技术做了深入研究综述的基础上,设计垃圾网页检测系统框架,然后在这一框架下研究如何对网页的特征属性进行分析和分类器设计。论文中首先研究优化了一个基于随机森林算法的链接作弊分类器。通过对网页进行基于内容和链接等特征属性的综合提取,采用该分类器对测试集进行第一阶段分类。然后针对“链接工厂”等链接作弊的常见形式,采用SpamRank算法进行检测。通过对垃圾页面种子集赋予SpamRank权值,并在垃圾页面及其链接页面之间相互传递SpamRank值,构建Web图并对其进行遍历,从而达到对测试集进行第二阶段分类的目的。最后采用IN-OUT算法对链接工厂的检测结果进行了分析。本文最后利用Web Spam Challenge2008推出的检测研究用数据集WEBSPAM-UK2007分别训练分类器,同时对链接型垃圾网页检测算法进行了实验,并用各种评测指标和算法对比等对实验结果进行了详细的分析。结果表明,本论文实现的链接型垃圾网页检测系统达到了预期的目标。