基于多源融合特征的网站分类方法及系统

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基于多源融合特征的网站分类方法及系统
申请号:CN202411021244
申请日期:2024-07-29
公开号:CN119004169A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
一种基于多源融合特征的网站分类方法及系统,分别通过网站内外部URL链接加权关联方法提取网站的网址特征、通过混合专家模型网站静态资源分析方法提取网站的语义特征、通过基于代码分析的网站行为分析方法提取网站的行为特征,运用深度学习技术进行网站分类标记。本发明通过综合运用网站的网址特征、静态资源语义特征以及动态网络行为特征,构建网站分类识别模型,提升网站识别分类的精准度和召回率,为互联网内容管理、个性化服务推送及信息精准检索等领域提供技术支持,促进了网络环境的健康与有序发展。
技术关键词
网站分类方法 多源融合 网站静态资源 网址 特征提取模块 分析方法 语义向量 深度学习技术 网络 深度学习模型 预训练模型 语义特征提取 互联网内容管理 网站识别分类 信息精准检索 统一语义理解 网站分类系统 分析网页 抓取模块
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