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  • 深度學習方法的CVDD
    更新日期:2022-09-02     瀏覽次數:31
    核心提示:1.3 基于深度學習的詐騙網站識別相較于基于規則的方法,基于機器學習的詐騙網站識別方法獲得了更好的效果。但基于機器學習的方法依賴于對詐騙網站的特

    1.3 基于深度學習的詐騙網站識別

    相較于基于規則的方法,基于機器學習的詐騙網站識別方法獲得了更好的效果。但基于機器學習的方法依賴于對詐騙網站的特征工程,較為耗費時間,同時隨著新的詐騙網站不斷涌現,依賴于專家更新分析,提取新的特征,因而耗時耗力。而深度學習技術可以有效改善上述詐騙網站識別中遇到的問題,因此有關深度學習技術的詐騙網站識別研究,也逐漸廣泛。例如杜錦波[7]、付順順[8]等人采用網頁分類任務的思想看待詐騙網站識別目標,結合了集成學習的思想,將多個FastText弱分類模型通過組合的方式,得到一個對于詐騙網站識別的強分類器,取得了不錯的實驗結果。

    1.4 本文的主要研究內容

    研究內容主要為對于詐騙網站的自動識別。具體來說,考慮網站所包含的文本特征和網絡特征,來搭建識別模型,從而實現詐騙網站的自動識別。由于詐騙網站數量較少,可信網站數量遠大于詐騙網站的數量且類別較多,即兩類數據存在嚴重的不平衡情況,若采用二分類模型,則負類選取采樣較為困難,因此考慮采用的模型為單分類模型,即訓練數據僅有一類,模型最終識別樣本是否屬于該類。單分類模型主要有采用機器學習方法1-SVM,采用深度學習方法的CVDD。

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