基于特征选择与集成学习的钓鱼网站检测方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 3次 | 上传用户:qncypt
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针对目前大部分钓鱼网站检测方法存在检测准确率低、误判率高等问题,提出了一种基于特征选择与集成学习的钓鱼网站检测方法。该检测方法首先使用FSIGR算法进行特征选择,FSIGR算法结合过滤和封装模式的优点,从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量,并采用前向递增后向递归剔除策略对特征进行选择,以分类精度作为评价指标对特征子集进行评价,从而获取最优特征子集;然后使用最优特征子集数据对随机森林分类算法模型进行训练。在UCI数据集上的实验表明,所提方法能够有效提高钓鱼网站检测的正确率,降低误判率,具有
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为提高各行业领域未登录词识别效果,提出一种基于扩展规则与统计特征的未登录词识别方法。分析行业领域未登录词构词特点,制定扩展规则,根据扩展规则对分词项进行扩展得到复合词,通过词频、互信息、邻接熵等统计特征判别复合词是否为未登录词。若为未登录词,则对其继续扩展和识别。六个行业领域和通用领域未登录词识别实验结果表明,提出的方法取得了较好的未登录词识别效果,具有较好的移植性。
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猪气喘病是肺炎支原体引起的慢性呼吸道疾病,患病的猪会出现气喘、咳嗽等症状,并且在世界范围内流行,养猪户面临着极大的危害.肺炎支原体会导致慢性渐进性加剧的呼吸系统症状
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