基于擬合特征分布的垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)方法

劉 陽(yáng)，張化祥

（1.山東師范大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 濟(jì)南250014；2.山東省分布式計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 濟(jì)南250014）

0 引 言

信息檢索 （IR）［1］是幫助用戶找到與需求相匹配的信息。由于網(wǎng)絡(luò)包含驚人的信息，用戶通常通過搜索引擎查詢有用的網(wǎng)頁(yè)。給定一個(gè)查詢，搜索引擎可識(shí)別在網(wǎng)絡(luò)上的相關(guān)網(wǎng)頁(yè)和鏈接，一旦用戶看到相關(guān)的鏈接，可以點(diǎn)擊一個(gè)或多個(gè)鏈接以訪問頁(yè)面。研究表明［2］，80%的搜索引擎使用者查看返回結(jié)果不超過三頁(yè)，因此在搜索引擎返回結(jié)果中，排名越高帶來的利潤(rùn)越大，很多網(wǎng)頁(yè)通過欺騙搜索引擎的手段獲得較高的排名，這類網(wǎng)頁(yè)被稱為垃圾網(wǎng)頁(yè)［3］。垃圾網(wǎng)頁(yè)損害搜索引擎的聲譽(yù)，削弱了其用戶對(duì)搜索引擎的信任，檢測(cè)垃圾網(wǎng)頁(yè)已是搜索引擎面臨的重大的挑戰(zhàn)之一。

目前垃圾網(wǎng)頁(yè)的作弊方法主要分為3種：第一種是基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的作弊方法，主要作弊手段為重復(fù)重要的關(guān)鍵詞和堆砌大量不相關(guān)的關(guān)鍵詞。通過分析正常網(wǎng)頁(yè)與垃圾網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容特征可以檢測(cè)出基于內(nèi)容作弊的垃圾網(wǎng)頁(yè)，例如文獻(xiàn) ［4］中分析網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征文本單詞數(shù)量、網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題字?jǐn)?shù)、錨文本比例等分布信息，利用決策樹分類器進(jìn)行分類；第二種作弊方法基于網(wǎng)頁(yè)鏈接結(jié)構(gòu)，垃圾網(wǎng)頁(yè)通過添加多余的網(wǎng)頁(yè)鏈接或誤導(dǎo)其他網(wǎng)頁(yè)鏈接指向它以此欺騙搜索引擎的排序算法。PageRank算法［5，6］是著名的網(wǎng)頁(yè)排序算法，PageRank算法根據(jù)網(wǎng)頁(yè)之間互相鏈接的貢獻(xiàn)值對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排名。越重要的網(wǎng)頁(yè)得分越高，排名越靠前。Wang等［7］介紹了一種新的頁(yè)面排序算法DirichletRank，解決了PageRank算法的zero－one gap問題；Caverlee等［8］利 用頁(yè)面信任得分改進(jìn)HIST算法對(duì)基于鏈接作弊的垃圾網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行檢測(cè)；Gyongyi［9］提出了一種基于初始信任種子集合的信任傳播模式，經(jīng)過多次傳播之后每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)產(chǎn)生一個(gè)信任值，根據(jù)信任值的大小對(duì)網(wǎng)頁(yè)排序檢測(cè)垃圾網(wǎng)頁(yè)。Jacob等［10］則使用了基于網(wǎng)絡(luò)圖的正則化對(duì)垃圾網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行檢測(cè)；第三種作弊方法為隱藏技術(shù)，垃圾網(wǎng)頁(yè)通過隱藏垃圾句子、關(guān)鍵詞和鏈接達(dá)到作弊目的。一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是使垃圾關(guān)鍵詞的顏色與背景色相同，垃圾網(wǎng)頁(yè)還可以為用戶和網(wǎng)絡(luò)爬蟲提供不同的HTML文件達(dá)到隱藏的目的。

基于內(nèi)容特征的垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)方法只考慮了網(wǎng)頁(yè)的文本內(nèi)容特征，沒有考慮網(wǎng)頁(yè)的鏈接結(jié)構(gòu)，很難適應(yīng)不斷發(fā)展的網(wǎng)頁(yè)作弊技術(shù)，而基于鏈接結(jié)構(gòu)的垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)方法則忽略了網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容信息，如果只考慮網(wǎng)頁(yè)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，很難檢測(cè)出那些拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與正常網(wǎng)頁(yè)十分相似的垃圾網(wǎng)頁(yè)。文獻(xiàn) ［11］提出將內(nèi)容特征與鏈接信息結(jié)合起來建立分類器垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)。在文獻(xiàn) ［11］中，通過對(duì)數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)分析，根據(jù)正常網(wǎng)頁(yè)與垃圾網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征與鏈接特征分布的差異利用決策樹對(duì)垃圾網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)于某一特征，如果網(wǎng)頁(yè)的特征值小于閾值，決策樹將網(wǎng)頁(yè)判定為垃圾網(wǎng)頁(yè)，因此特征值小于閾值的正常網(wǎng)頁(yè)被誤判為垃圾網(wǎng)頁(yè)。為了減少將正常網(wǎng)頁(yè)誤判為垃圾網(wǎng)頁(yè)的錯(cuò)誤率，本文在分析數(shù)據(jù)集網(wǎng)頁(yè)特征分布的基礎(chǔ)上，用各種分布函數(shù)擬合網(wǎng)頁(yè)的特征分布，根據(jù)網(wǎng)頁(yè)特征值與擬合函數(shù)的差值利用決策樹檢測(cè)垃圾網(wǎng)頁(yè)。在后面的數(shù)據(jù)集網(wǎng)頁(yè)特征分析中，我們可以看到正常網(wǎng)頁(yè)的特征分布比較有規(guī)律，而垃圾網(wǎng)頁(yè)的特征分布混亂，因此用分布函數(shù)擬合之后求差值，正常網(wǎng)頁(yè)差值較小而垃圾網(wǎng)頁(yè)差值較大。

1 數(shù)據(jù)集

本文采用的數(shù)據(jù)集是由yahoo實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的UK－2007［12］。志愿者標(biāo)注集合標(biāo)記為主機(jī)級(jí)別，其中，主機(jī)名被人工標(biāo)注為三類： “non－spam”、 “spam”、 “undecided”。標(biāo)記為主機(jī)而非單個(gè)頁(yè)面的好處是能夠獲得一個(gè)大的覆蓋范圍，這意味著樣例包含了各種各樣的垃圾網(wǎng)頁(yè)以及它們之間有用的鏈接信息。我們只選取了 “non－spam”與 “spam”作為數(shù)據(jù)集用例。標(biāo)記數(shù)據(jù)集共有5797個(gè)數(shù)據(jù)，其中spam 321個(gè)，non－spam 5476個(gè)。spam與non－spam比例為1∶17。

2 網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征

2.1 文本單詞數(shù)量

網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容與查詢關(guān)鍵詞的匹配程度通常作為網(wǎng)頁(yè)排名的一個(gè)重要因素。垃圾網(wǎng)頁(yè)堆砌大量的流行關(guān)鍵詞，因此在查詢時(shí)可以匹配上很多關(guān)鍵詞，排名就會(huì)靠前。本文統(tǒng)計(jì)了數(shù)據(jù)集中正常網(wǎng)頁(yè)與垃圾網(wǎng)頁(yè)的文本單詞數(shù)量特征分布，結(jié)果如圖1和圖2所示。

在圖1與圖2中我們可以看出垃圾網(wǎng)頁(yè)與正常網(wǎng)頁(yè)的文本單詞數(shù)量均在0－50之間所占比例最多。在圖2中，84.7%的正常網(wǎng)頁(yè)的文本單詞數(shù)量小于500，只有3.06%的正常網(wǎng)頁(yè)的文本單詞數(shù)量大于1000，而由于堆砌大量流行關(guān)鍵詞，在圖1中超過7.5%的垃圾網(wǎng)頁(yè)文本單詞數(shù)量大于1000。正常網(wǎng)頁(yè)的文本單詞數(shù)量分布在100之后近似指數(shù)分布，垃圾網(wǎng)頁(yè)分布散亂沒有規(guī)律。我們用指數(shù)分布擬合正常網(wǎng)頁(yè)的文本單詞數(shù)量，指數(shù)分布的密度函數(shù)為

式中：λ——指數(shù)分布的參數(shù)，θ——權(quán)重，控制p（x）的值。由于文本單詞數(shù)量值過大，所以將文本單詞數(shù)量x值除以1000。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測(cè)試，λ＝3.6，θ＝4.5時(shí)能夠很好的擬合正常網(wǎng)頁(yè)文本單詞數(shù)量分布。，由于正常網(wǎng)頁(yè)文本單詞數(shù)量分布近似指數(shù)分布，所以網(wǎng)頁(yè)比例與指數(shù)分布的差值較小，而垃圾網(wǎng)頁(yè)的文本單詞數(shù)量分布散亂，差值較大，因此我們把文本單詞數(shù)量網(wǎng)頁(yè)比例與指數(shù)分布概率密度函數(shù)的差值ω作為決策樹的一個(gè)閾值。差值計(jì)算公式為

式中：y（x）——網(wǎng)頁(yè)文本單詞數(shù)量為x時(shí)網(wǎng)頁(yè)所占的比例。

2.2 網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題單詞數(shù)量

搜索引擎查詢結(jié)果時(shí)根據(jù)網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞返回結(jié)果，一些搜索引擎對(duì)標(biāo)題中出現(xiàn)的查詢關(guān)鍵詞給予額外的權(quán)重，所以出現(xiàn)了網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題中的關(guān)鍵詞堆砌。正常網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題單詞數(shù)量分布與垃圾網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題單詞數(shù)量分布如圖3和圖4所示。

由圖3和圖4可知，正常網(wǎng)頁(yè)與垃圾網(wǎng)頁(yè)的標(biāo)題字?jǐn)?shù)為2時(shí)所占比例最多，網(wǎng)頁(yè)所占比例均為13.7%，正常網(wǎng)頁(yè)中標(biāo)題字?jǐn)?shù)大于15的網(wǎng)頁(yè)所占比例為4.10%，而垃圾網(wǎng)頁(yè)為了獲得較高的排名，在網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題中惡意填充或者大量重復(fù)目標(biāo)關(guān)鍵詞，網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題字?jǐn)?shù)大于15的網(wǎng)頁(yè)所占比例高達(dá)10.40%。正常網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題字?jǐn)?shù)大于2時(shí)，其網(wǎng)頁(yè)比例分布近似正態(tài)分布，而垃圾網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題分布沒有規(guī)律。正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為

式中：μ——服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的均值，σ——隨機(jī)變量的標(biāo)準(zhǔn)差。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測(cè)試μ＝4，σ＝3.96時(shí)函數(shù)擬合正常網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題字?jǐn)?shù)分布最佳。我們同樣計(jì)算網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題字?jǐn)?shù)特征分布函數(shù)與網(wǎng)頁(yè)比例的差值作為決策樹的閾值之一。

2.3 網(wǎng)頁(yè)壓縮率

如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)多次包含同一查詢關(guān)鍵詞，搜索引擎將對(duì)此網(wǎng)頁(yè)給予較高的排名。例如，對(duì)于給定的一個(gè)查詢關(guān)鍵詞，出現(xiàn)十次的網(wǎng)頁(yè)要比只出現(xiàn)一次的網(wǎng)頁(yè)排名高。壓縮比指未壓縮的網(wǎng)頁(yè)與壓縮之后的網(wǎng)頁(yè)的比值。數(shù)據(jù)集中正常網(wǎng)頁(yè)與垃圾網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)壓縮率分布如圖5和圖6所示。

通過圖5與圖6的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)正常網(wǎng)頁(yè)與垃圾網(wǎng)頁(yè)的壓縮率均在2.1－2.2之間網(wǎng)頁(yè)比例最大，所占比例分別為12.39%和14.5%。正常網(wǎng)頁(yè)壓縮率大于2.8的網(wǎng)頁(yè)比例驟減，比例為6.0%，而垃圾網(wǎng)頁(yè)壓縮率大于2.8的網(wǎng)頁(yè)所占比例為14.5%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于正常網(wǎng)頁(yè)，正常網(wǎng)頁(yè)壓縮率的網(wǎng)頁(yè)比例在最高峰之前遞增而在最高峰之后遞減近似泊松分布，泊松分布的概率分布列為

其中參數(shù)ε＞0。k的取值為網(wǎng)頁(yè)壓縮率除以0.2之后的整數(shù)部分，ε＝10，δ＝80時(shí)能夠較好的擬合正常網(wǎng)頁(yè)壓縮率的分布。

為了提供更相關(guān)的搜索結(jié)果，一些搜索引擎提供網(wǎng)頁(yè)中HTML元素的信息，例如，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的注釋，分配給圖像的ALT屬性，標(biāo)題中META標(biāo)簽，這些元素被用于提示網(wǎng)頁(yè)或圖片的性質(zhì)，但卻被垃圾網(wǎng)頁(yè)當(dāng)作可視目標(biāo)作為關(guān)鍵詞堆砌。因此我們分析了可視文本比例的分布。網(wǎng)頁(yè)中一個(gè)鏈接的錨文本用來對(duì)目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容注釋，例如一個(gè)網(wǎng)頁(yè)A有一個(gè)錨文本為 “電腦”的鏈接指向B，我們可以認(rèn)為網(wǎng)頁(yè)B的內(nèi)容與 “電腦”有關(guān)，盡管網(wǎng)頁(yè)B的關(guān)鍵詞沒有 “電腦”。有的垃圾網(wǎng)頁(yè)僅僅是為其他頁(yè)面提供錨文本，因此我們計(jì)算錨文本比例的分布。我們一共分析了包括平均單詞長(zhǎng)度、語料庫(kù)前100精確度等在內(nèi)的24個(gè)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征分布，并用近似的分布函數(shù)擬合求差值。

3 網(wǎng)頁(yè)鏈接特征

3.1 PageRank值

PageRank算法根據(jù)網(wǎng)頁(yè)之間互相鏈接的貢獻(xiàn)值對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排名。越重要的網(wǎng)頁(yè)得分越高，排名越靠前，而那些垃圾網(wǎng)頁(yè)往往得分較低。PageRank值的計(jì)算公式為

式中：α——衰減系數(shù)，r（q）——網(wǎng)頁(yè)q的PageRank值，o（q）——網(wǎng)頁(yè)q的出度。網(wǎng)頁(yè)p的分?jǐn)?shù)由兩部分組成：一部分來源于那些指向網(wǎng)頁(yè)p的網(wǎng)頁(yè)，另一部分是全部網(wǎng)頁(yè)對(duì)p所做的貢獻(xiàn)。對(duì)于所有的網(wǎng)頁(yè)，其PageRank值計(jì)算方式為

其中T為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖的躍遷矩陣。T的計(jì)算方法為

式中：o（p）——網(wǎng)頁(yè)p的出度，（p，q）——網(wǎng)頁(yè)p和網(wǎng)頁(yè)q之間是否存在鏈接關(guān)系。

3.2 TrustRank值

TrustRank算法在PageRank算法的基礎(chǔ)上利用信任傳播的方式對(duì)每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)賦值一個(gè)信任值，根據(jù)信任值的大小對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排名。TrustRank算法首先人工選擇好的網(wǎng)頁(yè)作為種子集合，并賦初始值，然后在web圖中以信任衰減或信任分裂的方式傳播直至圖中每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)都有一個(gè)信任值。TrustRank算法認(rèn)為如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)有較高的PageR－ank值但是沒有被好的網(wǎng)頁(yè)指向，則這個(gè)網(wǎng)頁(yè)很有可能是垃圾網(wǎng)頁(yè)。TrustRank值計(jì)算公式為

式中：β——衰減因子 （通常取值為0.85），T——web圖的躍遷矩陣，d——種子集合中好網(wǎng)頁(yè)的初始信任值。由于式（8）收斂，所以經(jīng)過n（通常取值為20）次迭代后，TR值即為web圖中網(wǎng)頁(yè)的信任值。

通過計(jì)算web圖中的網(wǎng)頁(yè)鏈接結(jié)構(gòu)得到網(wǎng)頁(yè)的PageR－ank值與TrustRank值。網(wǎng)頁(yè)的PageRank值和TrustRank值越大，表示該網(wǎng)頁(yè)是正常網(wǎng)頁(yè)的概率越大，因此我們直接把PageRank值與TrustRank值作為決策樹的閾值，PageRank值與TrustRank值小于閾值的網(wǎng)頁(yè)判定為垃圾網(wǎng)頁(yè)。我們還考慮了數(shù)據(jù)集中主機(jī)的入度、出度、與鄰居的距離等21個(gè)網(wǎng)頁(yè)鏈接特征分布，用分布函數(shù)擬合并計(jì)算差值。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 度量標(biāo)準(zhǔn)

為了檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們使用web spam的準(zhǔn)確率、召回率和F值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

表1中，TP表示垃圾網(wǎng)頁(yè)被正確分類的網(wǎng)頁(yè)比例，TN表示垃圾網(wǎng)頁(yè)被錯(cuò)分為正常網(wǎng)頁(yè)的比例，F(xiàn)P表示正常網(wǎng)頁(yè)被誤分為垃圾網(wǎng)頁(yè)的比例，F(xiàn)N表示正常網(wǎng)頁(yè)被正確分類的比例。

準(zhǔn)確率是指預(yù)測(cè)的垃圾網(wǎng)頁(yè)中真實(shí)垃圾網(wǎng)頁(yè)的比例，準(zhǔn)確率越大，算法將正常網(wǎng)頁(yè)誤判為垃圾網(wǎng)頁(yè)的概率就越小

表1 度量單位定義

召回率是指真實(shí)垃圾網(wǎng)頁(yè)中預(yù)測(cè)正確的比例

F值實(shí)際上是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均，它將準(zhǔn)確率和召回率綜合為一個(gè)指標(biāo)

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

我們使用的分類方法為C4.5決策樹。C4.5決策樹分類算法的工作原理如下：給定該算法的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)集特征，C4.5決策樹創(chuàng)建一個(gè)類似流程圖的樹結(jié)構(gòu)。樹的每個(gè)內(nèi)部接點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定特征的值的測(cè)試，并且該接點(diǎn)的每個(gè)后繼分支對(duì)應(yīng)該特征的一個(gè)可能值，樹葉即為對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果。對(duì)于每一個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，C4.5決策樹用基于信息增益的熵挑選特征，能夠越好的分離訓(xùn)練樣例的特征 （即分離后的類熵越?。┓旁跇渲械奈恢迷礁?。

為了訓(xùn)練C4.5決策樹，本文采用十折交叉驗(yàn)證方法。十折交叉驗(yàn)證算法將數(shù)據(jù)集隨機(jī)的分為十等份，并執(zhí)行十次訓(xùn)練、測(cè)試步驟，其中每次步驟使用九份作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，剩余的一份作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。最后取十次測(cè)試結(jié)果的平均值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

通過使用C4.5決策樹和十折交叉驗(yàn)證算法對(duì)網(wǎng)頁(yè)的每一個(gè)特征測(cè)試，實(shí)驗(yàn)顯示用指數(shù)函數(shù)擬合文本單詞數(shù)量分布的效果最好，圖7為閾值的選擇與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的關(guān)系。

圖7 閾值的選擇與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

當(dāng)文本單詞數(shù)量分布與網(wǎng)頁(yè)比例差值選擇為1.4時(shí)準(zhǔn)確率最高，為0.662，能夠識(shí)別33.9%的垃圾網(wǎng)頁(yè)，誤分頁(yè)面為17.4%。

使用上述所有特征后，C4.5決策樹的準(zhǔn)確率為0.928，召回率為0.579，F(xiàn)值為0.713。

5 結(jié)束語

本文通過分析數(shù)據(jù)集中網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征與鏈接特征的分布，用近似的分布函數(shù)對(duì)其擬合并計(jì)算差值，使用C4.5決策樹和十折交叉驗(yàn)證算法根據(jù)差值對(duì)垃圾網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用分布函數(shù)擬合網(wǎng)頁(yè)特征分布能夠減少被錯(cuò)誤分類的正常網(wǎng)頁(yè)，提高準(zhǔn)確率。下一步的工作是進(jìn)一步結(jié)合更多的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征分布和鏈接特征分布，以期獲得更好的檢測(cè)結(jié)果。

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