基于深度残差神经网络的博彩网页识别算法设计

作     者：张聪 张恒 张立坤 赵彤 邓桂英 Zhang Cong;Zhang Heng;Zhang Likun;Zhao Tong;Deng Guiying

作者机构：中国互联网络信息中心技术研发部北京100190 

出 版 物：《电子技术应用》 (Application of Electronic Technique)

年 卷 期：2022年第48卷第2期

页      码：15-18页

摘      要：互联网对人民群众的生活和工作产生了重要影响,然而网络空间中隐藏着大量有害的博彩网站或赌博网站,很容易给网民造成损失和困扰,甚至可能扰乱社会秩序,因而研究对此类网站进行高效识别的方法具有重要意义。提出利用深度残差神经网络解决博彩类网页识别问题,基于深度残差网络的原理设计了算法GamblingRec。经验证,算法准确率达到了95.16%,正样本召回率为93.21%,表明基于深度残差神经网络的方法能够用于博彩类网页识别,并能达到较高的识别性能。

主 题 词：卷积神经网络 残差网络 博彩 网页分类 ResNet 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

D　O　I：10.16157/j.issn.0258-7998.211757

馆 藏 号：203108260...