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基于机器学习的域名信用评价方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2012.2.2
  • 页码:690-692+697
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国互联网络信息中心,北京100080, [2]中国科学院计算机网络信息中心,北京100080, [3]中国科学院研究生院,北京100080
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61005029)
  • 相关项目:多模态Web作弊检测的统计机器学习方法研究
中文摘要:

针对域名自身的特点和应用特点,建立一种基于机器学习的域名信用评价自动化方法并进行实验分析。实验结果表明,该方法具有较好的正确率,符合人们的一般认识,其评价结果可以作为域名诚信管理体系的参考依据。

英文摘要:

This paper created an automatic method,based on machine learning,to evaluate credit of domain names of their own characteristics and application features,and then made experimental analysis.As the experiment shows,the method can reach a good precision and its' results can be used as a reference of domain integrity and credit management system.

同期刊论文项目
期刊论文 10 会议论文 6 专利 7
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049