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針對因Web中存在由正常網頁指向垃圾網頁的鏈接，導致排序算法（Anti-TrustRank等）檢測性能降低的問題，提出了一種主題相似度和鏈接權重相結合，共同調節網頁非信任值傳播的排序算法，即主題鏈接非信任排序（ TLDR）。首先，運用隱含狄利克雷分配（LDA）模型得到所有網頁的主題分布，并計算相互鏈接網頁間的主題相似度；其次，根據Web圖計算鏈接權重，并與主題相似度結合，得到主題鏈接權重矩陣；然后，利用主題鏈接權重調節非信任值傳播，改進Anti-TrustRank和加權非信任值排序（WATR）算法，使網頁得到更合理的非信任值；最后，將所有網頁的非信任值進行排序，通過劃分閾值檢測出垃圾網頁。在數據集WEBSPAM-UK2007上進行的實驗結果表明，與Anti-TrustRank和WATR相比，TLDR的SpamFactor分別提高了45%和23. 7%，F1 -measure（閾值取600）分別提高了3.4個百分點和0.5個百分點，spam比例（前三個桶）分別提高了15個百分點和10個百分點。因此，主題與鏈接權重相結合的TLDR算法能有效提高垃圾網頁檢測性能。
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