基于SVM的重復網頁檢測算法分析論文
引言
隨著互聯網的發展，網絡上的文本信息越來越容易復制，由此產生了大量的重復網頁和鏡像文檔，這一方面增加了網絡爬蟲的負擔，另一方面降低了用戶體驗。因此，越來越多的學者關注重復網頁檢測這一領域。
對于重復網頁可以定義為內容完全重復和近似重復，對于完全重復的網頁可以計算其MD5值，通過比較網頁問MD5值是否相等即可作出判斷。因此，本文只討論近似重復網頁的檢測。大量重復網頁的產生基本上是通過用戶轉載，如一些新聞文章、熱門事件及經典文章等，也就是說一般重復網頁改動比較小，如加入引文信息、插入廣告導航等。
本文把相似網頁的比較轉換成二元分類問題，即兩張網頁相似標記為+1(相似)，否則標記為-1(小相似)。SVM(Support Vector Machine)算法在文本分類中取得了較好的效果。因此，本文采用SVM算法對每對網頁分類，通過訓練數據的學習得到分類判別函數，由判別函數對新的數據進行計算。
1相關研究
目前，對重復網頁檢測問題已經提出了很多解決方案:有基于字符串比較的方法，即按小同粒度提取指紋，有基于詞頻統計的方法，還有基于聚類的方法等。
Border提出將文本中連續的n個term序列作為文本的一個特征，稱之為二shingleo M-Theobald等人提出的SpotSig算法，以停用詞作為先行詞，提取其后的k個詞形成一個個特征，使用Jaccard計算相似度。
哈工大張剛等人把句號作為一個提取位置，分別在句號兩邊L/2長的詞串構成網頁的一個特征。清華大學吳平博等人提取每個句子中首尾字符作為特征串。彭淵等人提出將兩篇文檔的最長公共子序列(LCS)作為特征碼。
2算法實現過程
2. 1特征碼提取
網頁通常由以下幾部分組成:標題、正文內容、鏈接和廣告等。正文是原始網頁中真正描述主題的部分。本文采用通用網頁正文抽取算法州提取網頁的正文內容，網頁中其余部分當作噪音過濾掉。
從長段落中提取特征碼，可以減少一些次要特征，使計算更簡潔。長段落定義:段落的長度要大于設定的閾值或以句號、問號、感嘆號分割得到的句子數大于設定的閾值。
提取出長段落后，以逗號、句號、感嘆號和問號分割得到每個句子，提取每個句子首尾各L/2個字作為特征碼;把各個特征碼按序組成特征串，該特征串代表了該篇文檔。
2. 2相似度計算
在比較特征串差異性的基礎上得到網頁的相似度。目前，比較文本之問差異算法主要有兩大類:一類是基于最短編輯距離算法;一類是基于最長公共子串算法。最短編輯距離算法是以字符串八變成另一個字符串B的過程中，通過插入字符、刪除字符、替換字符等操作的次數表示兩個字符串的差異，數值越小字符串的差異越小算法表示字符串八和字符串B的最長公共子串長度，數值越大字符串的差異越小。
通用的做法是根據以上計算出的相似度數值，作一些規范化處理后與閾值比較。但是在現實中閾值的設定往往是依靠經驗來設置的，因此很難設定準確，這樣就有誤差。本文采用了監督學習算法，通過學習得到的判別函數來判斷文檔是否相似，避免了人為設定閾值帶來的風險。
2. 3支持向量機(SVM )
2. 3. 1 SVM簡介
支持向量機是一種二元分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的問隔最大的線性分類器。在重復網頁檢測應用中，我們把每對網頁中計算出的特征定義如過程中，通過插入字符、刪除字符、替換字符等操作的次數表示兩個字符串的差異，數值越小字符串的差異越小算法表示字符串八和字符串B的最長公共子串長度，數值越大字符串的差異越小。
通用的做法是根據以上計算出的相似度數值，作一些規范化處理后與閾值比較。但是在現實中閾值的設定往往是依靠經驗來設置的，因此很難設定準確，這樣就有誤差。本文采用了監督學習算法，通過學習得到的判別函數來判斷文檔是否相似，避免了人為設定閾值帶來的風險。
2. 3. 2操作流程
SVM在重復網頁檢測應用中的大致流程，主要分為訓練階段和測試階段。訓練階段主要從預先給定的數據集中學習并建立分類器，得到判別函數。因此，訓練數據的好壞對于分類器的性能至關重要。測試階段用來分類未知結果的數據集，可以判斷出文檔集中與輸入文檔重復的文檔，即把文檔集中每個文檔與輸入的文檔使用判別函數計算
2. 4算法描述
本文算法大致分為3大步:提取特征串、衡量指標和構造分類器。
3結語
本文提出一種使用機器學習的方法檢測網頁是否重復，通過訓練數據構造SVM分類器。提取網頁特征串，計算兩個特征串的相似度，使用SVM判別函數計算。實驗表明:加入兩個網頁間的長度差異值能提高算法的準確率和查全率。
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