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摘要
【目的】通过构建简单数据样本,解决传统网页类型识别方法效率低的难题。【方法】采用URL特征作为识别依据,抽取URL信息构建训练集与测试集,使用支持向量机(SVM)建立机器学习模型以提高识别效率。【结果】在同样的数据集上,该方法的准确率为91.2%,优于其他识别方法。在效率性能方面,该方法提升近60%。【局限】当遇到URL特征不明显甚至完全相背的网站时,识别准确率会大幅度降低。【结论】该方法在效率方面存在很大优势,应用到采集系统中可提高采集效率。
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单位北京拓尔思信息技术股份有限公司; 北京信息科技大学
