| 专利名称 | 一种基于小样本集的搜索引擎作弊检测方法 | 申请号 | CN200710119196.6 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN101350011 | 公开（授权）日 | 2009.01.21 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 耿光刚;王春恒;戴汝为;李秋丹;朱远平 | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | IPC主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于小样本集的搜索引擎作弊检测方法 至一种基于小样本集的搜索引擎作弊检测方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明涉及互联网信息检索，公开一种基于小样本集的互联网作弊 检测方法，以打击日益严峻的搜索引擎作弊行为，本发明针对检测样本 收集成本高这一难题，利用基于分类器的自学习和基于互联网拓扑结构 的链接学习过程的迭代执行，不断扩充训练集，以实现在小样本集下对 搜索引擎作弊进行检测，并在识别过程中采用集成的降采样策略，充分 利用了互联网上广泛存在的高信誉网站所包含的信息。最后进行沿互联 网拓扑结构的基于预测作弊度的标号传递，以实现检测结果优化。利用 实验表明这一方法能有效地对作弊行为进行检测。 |
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