【摘 要】
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以色情网站为代表的万维网非法资源已经成为互联网应用普及过程中的重大挑战.由于色情网站与普通网站的内容特征、结构形式和访问者群体都有显著的差异,这造成了用户对色情网
【机 构】
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智能技术与系统国家重点实验室（清华大学）,清华信息科学与技术国家实验室（筹）,清华大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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自然科学基金(60736044,60903107);高等学校博士学科点专项科研基金(20090002120005);模式识别国家重点实验室开放基金资助
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以色情网站为代表的万维网非法资源已经成为互联网应用普及过程中的重大挑战.由于色情网站与普通网站的内容特征、结构形式和访问者群体都有显著的差异,这造成了用户对色情网站和普通网站的访问行为的差异.在某商业搜索引擎的协助下,收集了海量规模互联网用户访问日志,基于对日志中所记载用户行为的挖掘,验证了用户访问色情网站与普通网站时的行为确实具有明显的差异.基于此类差异设计了一系列用户行为特征,并结合机器学习方法,设计了基于用户行为的色情网站识别方法.实验表明,该方法可以较准确、高效地从网站中识别色情网站.
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