基于KNN算法与局部回归的网站无障碍采样评估

来源 :浙江大学学报：工学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chenbenxia

【摘要】

：

提出一个新的抽样评估方法，通过对评估样本的KNN分析，选出特定网页.因大规模网站抽样结果稀疏，KNN算法会导致高检测误差，应用一个局部回归模型提升KNN评估质量.首先在网站中随机

【作者】

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陈荣华王鹰汉卜佳俊于智高斐

【机构】

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江西财经职业学院信息工程学院,上饶职业技术学院信息工程系,浙江省服务机器人重点实验室,莆田学院信息工程学院

【出处】

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浙江大学学报：工学版

【发表日期】

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2018年9期

【关键词】

：

网站无障碍自动检测人工检测局部回归随机抽样 website accessibility automatic detection manual detec

【基金项目】

：

国家科技支撑计划资助项目(2014BAK15B02)；国家自然科学基金资助项目(61173185，61173186)；江西省教育厅科技资助项目(GJJ161399)；浙江省自然科学基金资助项目(LZ13F020001)；江西省高校人文社会科学研究资助项目(SH17203).

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提出一个新的抽样评估方法，通过对评估样本的KNN分析，选出特定网页.因大规模网站抽样结果稀疏，KNN算法会导致高检测误差，应用一个局部回归模型提升KNN评估质量.首先在网站中随机选择一些网页进行评估，得到该网站初始无障碍得分.在此基础上，将每一个评估网页作为一个标记样例，其他网页根据KNN局部回归模型进行无障碍评估得分预测.实验结果证明：所提方法相比随机抽样算法的效果上有着显著性提升.

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