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为解决垃圾网页检测过程中的不平衡分类和“维数灾难”问题，提出一种基于随机森林（ RF）和欠采样集成的二元分类器算法。首先使用欠采样技术将训练样本集大类抽样成多个子样本集，再将其分别与小类样本集合并构成多个平衡的子训练样本集；然后基于各个子训练样本集训练出多个随机森林分类器；最后用多个随机森林分类器对测试样本集进行分类，采用投票法确定测试样本的最终所属类别。在WEBSPAM UK-2006数据集上的实验表明，该集成分类器算法应用于垃圾网页检测比随机森林算法及其Bagging和Adaboost集成分类器算法效果更好，准确率、F1测度、ROC曲线下面积（AUC）等指标提高至少14%，13%和11%。与Web spam challenge 2007优胜团队的竞赛结果相比，该集成分类器算法在F1测度上提高至少1%，在AUC上达到最优结果。
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