基于深度残差神经网络的博彩网页识别算法设计
2022年电子技术应用第2期
张 聪，张 恒，张立坤，赵 彤，邓桂英
中国互联网络信息中心 技术研发部，北京100190
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。
中圖分類號： TN91
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211757
中文引用格式： 張聰，張恒，張立坤，等. 基于深度殘差神經網絡的博彩網頁識別算法設計[J].電子技術應用，2022，48(2)：15-18.
英文引用格式： Zhang Cong，Zhang Heng，Zhang Likun，et al. Gambling web page recognition algorithm design based on deep residual neural network[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(2)：15-18.
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211757
中文引用格式： 張聰，張恒，張立坤，等. 基于深度殘差神經網絡的博彩網頁識別算法設計[J].電子技術應用，2022，48(2)：15-18.
英文引用格式： Zhang Cong，Zhang Heng，Zhang Likun，et al. Gambling web page recognition algorithm design based on deep residual neural network[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(2)：15-18.
Gambling web page recognition algorithm design based on deep residual neural network
Zhang Cong，Zhang Heng，Zhang Likun，Zhao Tong，Deng Guiying
Technological Research and Development Department，China Internet Network Information Center(CNNIC)，Beijing 100190，China
Abstract： The Internet has an important impact on people′s life and work. However, there are a large number of harmful gambling websites hidden in cyberspace, which is easy to cause losses and troubles to netizens, it can even disturb society order. Therefore, it is of great significance to study the efficient recognition method of such websites. In this paper, the deep residual neural network is used to solve the problem of gambling web page recognition, and the algorithm GamblingRec is designed based on principle of deep residual network. The results show that the accuracy of GamblingRec reaches 95.16%, and the positive sample recall rate is 93.21%，which indicates that the method based on deep residual neural network can be applied for gambling web page recognition, and can achieve high recognition performance.
Key words : convolutional neural network；residual network；gambling；web page classification；ResNet
0 引言
隨著互聯網技術的高速發展，我國網民人數持續增長，根據《第47次中國互聯網絡發展狀況統計報告》的數據，截至2020年12月，我國網民人數已達到9.89億[1]，毫無疑問，互聯網已經成為人們日常生活不可或缺的一部分。然而，虛擬的網絡空間中隱藏著大量有害的博彩類型網站，極易給參與者造成經濟損失，設計有效方法對博彩類網站進行識別具有重要意義。
1 相關工作
博彩網站識別相當于對網頁進行分類，預測其為博彩網頁或其他類型網頁。付順順[2]采用FastText[3]算法和Bootstrap[4]集成算法，利用網站文本數據，提高了識別速度并減輕了正常網站和博彩網站數據不均衡問題。唐喆[5]等人采用SVM[6]算法并提取不同的文本特征，實現對網頁的分類。
本文詳細內容請下載：http://www.tom3567.com/resource/share/2000003959。
作者信息：
張 聰，張 恒，張立坤，趙 彤，鄧桂英
(中國互聯網絡信息中心 技術研發部，北京100190)
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