[发明专利]一种基于在线分类的网页异常检测方法有效
| 申请号： | 201711160063.3 | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN107943916B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 程凡;章霞;张闯 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/958 |
| 代理公司： | 34101 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230601 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于在线分类的网页异常检测方法，包括：1：输入网页训练数据；步骤2：对所述的网页训练样本数据进行预处理；步骤3：训练在线网页分类模型；异常网页检测分类包括：步骤4：输入待检测网页样本数据；步骤5：对所述待检测网页样本数据进行预处理；步骤6：通过在线网页分类模型对所待检测网页样本数据进行分类，检测是否为异常网页。本发明能快速有效从海量、不平衡网页数据中检测出异常网页，提高网络安全和互联网用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 在线 分类 网页 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于在线分类的网页异常检测方法，其特征是按如下步骤进行：/n步骤一：在线网页分类模型训练：/n步骤1.1：采集T个网页的源代码数据作为T个网页样本，并提取T个网页样本中关于异常网页的属性特征，得到T个网页样本的样本数据，其中，第t个网页样本的样本数据，记为(x
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