دانلود فایل word تشخیص هرزنامه وب به کمک تکنیک های داده کاوی کامپیوتر 100 1,089
دانلود فایل word تشخیص هرزنامه وب به کمک تکنیک های داده کاوی کامپیوتر
100
1,089
دریافت محصول کامل و اصلی درباره دانلود فایل word تشخیص هرزنامه وب به کمک تکنیک های داده کاوی کامپیوتر
100
1,089 از سایت اصلی و دانلود با لینک مستقیم. توضیحات کامل درباره مطلب دانلود فایل word تشخیص هرزنامه وب به کمک تکنیک های داده کاوی کامپیوتر
100
1,089 در لینک زیر موجود میباشد
نوع فایل word (قابل ویرایش)
تعداد صفحات 100 صفحه
چکیده
امروزه هرزنامه ها یکی از مشکلات اصلی موتورهای جستجو هستند، به این دلیل که کیفیت نتایج جستجو را نامطلوب می سازند در طول سالهای اخیر پیشرفتهای بسیاری در تشخیص صفحات جعلی وجود داشته است اما در پاسخ تکنیک های هرزنامه جدید نیز پدیدار شده اند
نوع فایل: word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 100 صفحه چکیده: امروزه هرزنامه ها یکی از مشکلات اصلی موتورهای جستجو هستند، به این دلیل که کیفیت نتایج جستجو را نامطلوب می سازند. در طول سالهای اخیر پیشرفتهای بسیاری در تشخیص صفحات جعلی وجود داشته است اما در پاسخ تکنیک های هرزنامه جدید نیز پدیدار شده اند. لازم است برای پیشی گرفتن به این حملات، تکنیکهای ضد هرزنامه بهبود یابد.یک مساله عادی که ما با آن در این زمینه مواجه می شویم این است که خیلی از اسناد رتبه بالایی را توسط موتور جستجو بدست آورده اند در حالی که سزاوار آن نبوده اند. با توجه به گسترش روزافزون وب و همچنین ظهور تکنیک های جدید هرزنامه توسط هرزنامه نویسان، هدف بررسی روش های مبتنی بر داده کاوی جهت شناسایی هرچه بهتر صفحات هرزنامه از غیرهرزنامه است.الگوریتم ها و نرم افزارهای داده کاوی از جمله ابزارهای مورد استفاده در این پژوهش هستند. از مجموعه داده استاندارد UK2007 و نرم افزار وکا جهت ارائه مدلهایی بهینه استفاده شده است و سعی بر ارائه مدلهایی است که ضمن کاهش ویژگی های مورد استفاده جهت شناسایی صفحات هرزنامه از غیرهرزنامه کارایی مطلوبی را نیز ارائه دهد. کلید واژه:هرزنامه-تکنیک های داده کاوی فهرست مطالب:چکیده ۱فصل اول:مقدمه۲۱-۱ پیش گفتار ۳ 1-2 بیان مسئله ۳۱-۳ اهمیت و ضرورت انجام تحقیق ۴ساختار کلی ۵فصل دوم:وب و هرزنامه های وب۶۲-۱ وب جهان گستر 7۲-۱-۱ وب به عنوان گراف۸۲-۱-۲ گراف وب در صفحه و سطح میزبان۸۲-۱-۳ اتصال۹۲-۲ موتورهای جستجو۱۰۲-۲-۱ معماری موتورهای جستجوی وب۱۱۲-۲-۲ سرویس دهنده پرس و جوی موتور جستجو۱۳۲-۳ رتبه بندی ۱۳۲-۳-۱ رتبه بندی مبتنی بر محتوا۱۳۲-۳-۲ الگوریتم های مبتنی بر لینک۱۵۲-۴ هرزنامه وب۱۹۲-۴-۱ هرزنامه محتوا۲۰۲-۴-۲ هرزنامه لینک ۲۲۲-۴-۳ تکنیک های مخفی ۲۷۲-۵ یادگیری ماشین ۲۹۲-۵-۱ NaΪVe Bayes 30۲-۵-۲ درخت تصمیم 31۲-۵-۳ ماشین بردار پشتیبان۳۳۲-۶ ترکیب طبقه بندی کننده ها۳۵۲-۶-۱ Bagging 35۲-۶-۲ Boosting 36۲-۷ روش های ارزیابی 37۲-۷-۱ ارزیابی متقاطع ۳۸۲-۷-۲ دقت و فراخوانی۳۸۲-۷-۳ منحنی ROC 39۲-۸ جمع بندی۴۰فصل سوم: پیشینه تحقیق 41۳-۱ مجموعه داده های مورد استفاده توسط محققین ۴۲۳-۱-۱ UK2006 42۳-۱-۲ UK2007 43۳-۱-۳ مجموعه داده جمع آوری شده با استفاده از جستجوی MSN 44۳-۱-۴ DC2010 44۳-۲ مطالعات مبتنی بر محتوا۴۷۳-۳ روش های مبتنی بر لینک۵۱۳-۳-۱ الگوریتم های مبتنی بر انتشار برچسب ها ۵۱۳-۳-۲ رتبه بندی تابعی 55۳-۳-۳ الگوریتم های هرس لینک و وزن دهی دوباره۵۶۳-۳-۴ الگوریتم های مبتنی بر پالایش برچسب ها ۵۷۳-۴ روش های مبتی بر لینک و محتوا ۵۸۳-۴-۱ مطالعات مبتنی بر کاهش ویژگی ۵۷۳-۴-۲ مطالعات مبتنی بر ترکیب طبقه بندی کننده ها۵۹۳-۴-۳ مطالعات مبتنی بر تست اهمیت ویژگی های متفاوت در تشخیص هرزنامه 63۳-۴-۴ مطالعات مبتنی بر پیکربندی وب ۷۱۳-۴-۵ تشخیص هرزنامه از طریق آنالیز مدلهای زبانی۷۶۳-۴-۶ تاثیر زبان صفحه بر ویژگی های تشخیص هرزنامه وب۷۹۳-۴-۷ رویکرد ترکیب ویژگی های مبتنی بر محتوا و لینک برای صفحات عربی ۸۲۳-۵ جمع بندی ۸۳فصل چهارم: پیاده سازی ایده پیشنهادی ۸۵۴-۱ مقدمه۸۶۴-۲ ویژگی های مجموعه داده انتخابی ۸۷۴-۳ پیش پردازش ۹۲۴-۳-۱ پیش پردازش مجموعه داده UK2007 93۴-۳-۲ کاهش ویژگی ها با اعمال الگوریتم های داده کاوی۹۳۴-۴ داده کاوی و ارزیابی مدل ها ۹۶ 4-4-1 نتایج الگوریتم ها با اعمال روش های کاهش ویژگی 102۴-۴-۲ مقایسه مقدار F_measure بدست آمده از الگوریتم ها با اعمال بر روی ویژگی های بدست آمده از الگوریتم های کاهش ویژگی۱۰۹۴-۵ تفسیر نتایج۱۱۰۴-۶ جمع بندی ۱۱۴فصل پنجم: نتیجه گیری و کارهای آتی ۱۱۵۵-۱ نتیجه گیری ۱۱۶۵-۲ کارهای آتی- ۱۱۷منابع۱۱۸