一种基于小样本集的搜索引擎作弊检测方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200710119196.6
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2007-07-18
申请人：
中国科学院自动化研究所

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法律信息

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著录项信息

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	申请日期	2007-07-18
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2009-01-21	公开/公告号	CN101350011
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	中国科学院自动化研究所	申请人地址	北京市海淀区中关村东路95号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院自动化研究所	当前权利人	中国科学院自动化研究所
发明人	耿光刚;王春恒;戴汝为;李秋丹;朱远平
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	周国城

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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