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針對因Web中存在由正常網(wǎng)頁指向垃圾網(wǎng)頁的鏈接，導(dǎo)致排序算法（Anti-TrustRank等）檢測性能降低的問題，提出了一種主題相似度和鏈接權(quán)重相結(jié)合，共同調(diào)節(jié)網(wǎng)頁非信任值傳播的排序算法，即主題鏈接非信任排序（ TLDR）。首先，運用隱含狄利克雷分配（LDA）模型得到所有網(wǎng)頁的主題分布，并計算相互鏈接網(wǎng)頁間的主題相似度；其次，根據(jù)Web圖計算鏈接權(quán)重，并與主題相似度結(jié)合，得到主題鏈接權(quán)重矩陣；然后，利用主題鏈接權(quán)重調(diào)節(jié)非信任值傳播，改進(jìn)Anti-TrustRank和加權(quán)非信任值排序（WATR）算法，使網(wǎng)頁得到更合理的非信任值；最后，將所有網(wǎng)頁的非信任值進(jìn)行排序，通過劃分閾值檢測出垃圾網(wǎng)頁。在數(shù)據(jù)集WEBSPAM-UK2007上進(jìn)行的實驗結(jié)果表明，與Anti-TrustRank和WATR相比，TLDR的SpamFactor分別提高了45%和23. 7%，F(xiàn)1 -measure（閾值取600）分別提高了3.4個百分點和0.5個百分點，spam比例（前三個桶）分別提高了15個百分點和10個百分點。因此，主題與鏈接權(quán)重相結(jié)合的TLDR算法能有效提高垃圾網(wǎng)頁檢測性能。
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