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
系统为您推荐了相关专利信息
大语言模型
音频编码器
比对方法
文本编码器
编码特征
源定位方法
配电网故障
深度神经网络
三相不平衡度
故障特征提取
图像分类模型
节点特征
Softmax函数
网络模块
特征提取模块
分类识别模型
分类识别方法
可见光图像
多模态
特征提取模块