【摘 要】
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互联网搜索引擎排名算法中,外部链接是一个重要因素,而利用链接作弊现象普遍存在于互联网中。暗链是链接作弊其中的一种手段,难以检测和清除,被称为"网络牛皮癣"。为了维护公平的搜索引擎排名机制,保证搜索结果质量,针对暗链这种作弊手段,提出了一种基于机器学习的互联网暗链检测方法,该方法结合网页源码锚文本的特征检测暗链。给出了相关性能分析,在真实的网络环境下的实验验证表明了所提出的方法可行有效。该研究为搜索
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,中国互联网络信息中心
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互联网搜索引擎排名算法中,外部链接是一个重要因素,而利用链接作弊现象普遍存在于互联网中。暗链是链接作弊其中的一种手段,难以检测和清除,被称为"网络牛皮癣"。为了维护公平的搜索引擎排名机制,保证搜索结果质量,针对暗链这种作弊手段,提出了一种基于机器学习的互联网暗链检测方法,该方法结合网页源码锚文本的特征检测暗链。给出了相关性能分析,在真实的网络环境下的实验验证表明了所提出的方法可行有效。该研究为搜索引擎打击链接隐藏的作弊行为提供了理论和实践支撑。
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会话识别是Web日志的用户行为分析的关键步骤,精准的会话识别是有效进行用户行为分析的基础。已有的会话识别方法不能有效地动态适应不同的用户(如多IP单用户、单IP多用户)行为,在Web日志分析的基础上,提出了一种基于引用启发式和URL语义相结合的会话识别方法。实验结果表明,改进后的会话识别方法能更有效地识别出用户的真实会话。
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NLM(non-local means)滤波成为图像去噪关注的热点。该方法利用在图像中的结构特征冗余,对消除白噪声的效果较好,但对有色噪声效果不理想。对其作了改进,引入广义高斯分布模型以及马氏距离来取代欧氏距离,并且将其推广到图像序列的去噪领域中。结果表明,相较于NLM方法,该方法能够较好地抑制有色噪声,明显地改善了去除噪声效果,在保留图像纹理边缘的同时,有效地去除了图像中的噪声信息。
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鉴于目前尚未研究矩阵奇异值和范数的保密计算,提出了矩阵奇异值和范数的保密计算服务协议,将矩阵作变换后,求出矩阵特征值,进而保密地求出矩阵奇异值和范数。通过广泛接受的
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