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J-GLOBAL ID：201602290776346467   整理番号：16A1244338

免疫クローン特徴選択とアンダーサンプリング統合に基づくゴミページ検出【JST・京大機械翻訳】

Web spam detection based on immune clonal feature selection and under-sampling ensemble

著者 (4件)： Lu Xiaoyong (School of Software, Nanchang University) ,  Chen Musheng (Information Engineering School, Nanchang University) ,  Wu Jhenglong (College of Informatics, Yuan Ze University) ,  Chang Peichan (College of Informatics, Yuan Ze University)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 7  ページ： 1899-1903  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,WEBページ検出プロセスにおける「次元災害」と不均衡分類問題を解決するために,免疫クローン特徴選択とアンダーサンプリング(US)に基づく二成分分類アルゴリズムを提案した。まず第一に,アンダーサンプリング技術を使用して,訓練サンプル集合をいくつかのサンプル集合に分割して,次に,それらをそれぞれ小さなサンプルと結合することによって,いくつかの平衡サンプル集合を構成した。次に,免疫クローンアルゴリズムを設計して,いくつかの最適特徴サブセットを選択した。最適化部分集合に基づいて,平衡の子様本集を投影し,平衡データセットの複数のビューを生成した。最終的に,ランダムサンプル(RF)分類装置をテストサンプルを分類するために使用し,そして,テストサンプルの最終的クラスを決定するために単純な投票法を採用する。WEBSPAM UK-2006データセットに関する実験結果は,この統合分類アルゴリズムが,WEBページの検出に適用されることを示した。確率的森林アルゴリズムとそれらのBAGGINGとADABOOST統合分類アルゴリズムと比較して,精度,F1,およびAUCは11%以上増加した。他の最適化結果と比較して,この統合分類装置は,F1測度において2%増加して,AUCにおいて最適化した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  *特徴選択 ,  部分集合 ,  投票 ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  無作為抽出 ,  *クローン ,  測度
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  不均衡 ,  *アンダーサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Web spam detection ,  ensemble learning ,  immune clonal algorithm ,  feature selection ,  Under-Sampling (US) ,  Random Forest (RF)

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 免疫 ,  クローン ,  特徴選択 ,  アンダーサンプリング ,  統合 ,  ゴミ ,  ページ