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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于机器学习的网址类别分类系统，所述系统包括白名单校验模块、网站多维特征提取模块、基于特征网络化的URL检测模块、基于集成学习的网站分类识别模块以及基于增量学习与意图推断的在线反馈与智能推荐模块；以及提供一种基于机器学习的网址类别分类方法。本发明可以提升网站分类识别的高效性，准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于机器学习的网址类别分类系统，其特征在于，所述系统包括白名单校验模块、网站多维特征提取模块、基于特征网络化的URL检测模块、基于集成学习的网站分类识别模块以及基于增量学习与意图推断的在线反馈与智能推荐模块；所述的白名单校验模块是指采用SpookyHash算法，将网页链接URL中的域名进行哈希处理；经过处理的域名，将与预设的白名单库进行核对；匹配成功则直接返回，无需执行后续模块或处理；所述的网站多维特性提取模块，借助WHOIS，DNS解析，通过爬取相关备案数据库，并且结合请求以及Selenium技术，对网站的URL维度以及网站页面维度执行多维度提取；所述的特征网络化的URL检测模块是指利用URL与域名，ip地址，URL中的单词关系，判断该URL是否为不安全网站；所述的基于集成学习的网站分类识别模块采用集成式学习分类器，基于BootstrapAggregating架构实现，用于得出分类判断结果，即该网站为何种类型的网站；所述的基于增量学习与意图推断的在线反馈模块中，在用户访问选择的基础上提供基于增量学习的在线反馈机制和基于意图判断智能推荐功能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于机器学习的网址类别分类系统及方法
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