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為解決垃圾網頁檢測過程中的不平衡分類和“維數災難”問題，提出一種基于隨機森林（ RF）和欠采樣集成的二元分類器算法。首先使用欠采樣技術將訓練樣本集大類抽樣成多個子樣本集，再將其分別與小類樣本集合并構成多個平衡的子訓練樣本集；然后基于各個子訓練樣本集訓練出多個隨機森林分類器；最后用多個隨機森林分類器對測試樣本集進行分類，采用投票法確定測試樣本的最終所屬類別。在WEBSPAM UK-2006數據集上的實驗表明，該集成分類器算法應用于垃圾網頁檢測比隨機森林算法及其Bagging和Adaboost集成分類器算法效果更好，準確率、F1測度、ROC曲線下面積（AUC）等指標提高至少14%，13%和11%。與Web spam challenge 2007優勝團隊的競賽結果相比，該集成分類器算法在F1測度上提高至少1%，在AUC上達到最優結果。
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