• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于稀疏編碼器與集成學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)

    2017-03-23 20:57:00楊洪余
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年6期
    關(guān)鍵詞:極限學(xué)習(xí)機(jī)集成學(xué)習(xí)文本分類(lèi)

    摘 要:文本分類(lèi)在文本預(yù)處理中占據(jù)著重要的地位,針對(duì)文本分類(lèi)過(guò)程中輸入數(shù)據(jù)維數(shù)高,導(dǎo)致特征提取,分類(lèi)器選擇困難等問(wèn)題,提出一種基于稀疏自動(dòng)編碼器與集成學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)算法。該算法首先通過(guò)稀疏自動(dòng)編碼器進(jìn)行輸入數(shù)據(jù)的特征表示,然后利用極限學(xué)習(xí)機(jī)作為基分類(lèi)器進(jìn)行文本分類(lèi),最后通過(guò)Adaboost集成學(xué)習(xí)方法將基分類(lèi)器組合成為分類(lèi)效果更好的集成分類(lèi)器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效提高文本分類(lèi)的準(zhǔn)確度。

    關(guān)鍵詞:極限學(xué)習(xí)機(jī);稀疏自動(dòng)編碼器;集成學(xué)習(xí);文本分類(lèi)

    1 概述

    隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)成為了人們獲取文本信息的重要手段。然而網(wǎng)上的信息雜亂無(wú)章,使得人們很難快速而準(zhǔn)確的獲得所需要的文本信息。因此如何有效的對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi),幫助用戶(hù)找到所需的信息成為當(dāng)代信息技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)重要課題[1]。

    本文提出利用深度學(xué)習(xí)中的稀疏自動(dòng)編碼器自動(dòng)選取文本的特征,然后利用極限學(xué)習(xí)機(jī)作為基分類(lèi)器進(jìn)行文本的分類(lèi),最后結(jié)合Adaboost集成學(xué)習(xí)方法將極限學(xué)習(xí)機(jī)作為基分類(lèi)器組合成一個(gè)效果更好的分類(lèi)器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在文本分類(lèi)方面,可以有效地提高文本分類(lèi)的準(zhǔn)確性。

    2 相關(guān)理論基礎(chǔ)

    2.1 稀疏自動(dòng)編碼器

    稀疏自動(dòng)編碼器(sparse auto encoder,SAE)是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)構(gòu)造而成的網(wǎng)絡(luò)。稀疏自動(dòng)編碼器的訓(xùn)練過(guò)程分為兩個(gè)步:第一步是預(yù)訓(xùn)練,即先利用無(wú)監(jiān)督的方法將SAE的輸入層和隱含層全部初始化,然后再利用逐層貪心訓(xùn)練算法確定網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。第二步是微調(diào),其思想是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)視為一個(gè)整體,用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法優(yōu)化整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),由于SAE訓(xùn)練過(guò)程的復(fù)雜性,具體過(guò)程可參考文獻(xiàn)[2]。

    2.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)

    針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程時(shí)間漫長(zhǎng),優(yōu)化困難等缺點(diǎn),新加坡南洋理工大學(xué)的黃廣斌教授提出了一種全新的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)[3],該網(wǎng)絡(luò)能夠以極快的學(xué)習(xí)速度達(dá)到較好的泛化性能,從而解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度緩慢的限制。該網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層,隱藏層和輸出層組成,其中隱藏層的神經(jīng)元通過(guò)激活函數(shù)把輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行變換,然后把變換后的數(shù)據(jù)輸出到輸出層,在網(wǎng)絡(luò)中輸入層和隱藏層的權(quán)值是隨機(jī)設(shè)置的,只有隱藏層到輸出層的權(quán)值需要求解,因此加快了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度。

    2.3 Adaboost分類(lèi)器

    由于單個(gè)分類(lèi)器通常無(wú)法滿(mǎn)足分類(lèi)任務(wù)的要求,因此需要通過(guò)集成學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)分類(lèi)器來(lái)完成分類(lèi)任務(wù),這其中最著名的是在1995年由Freund等提出的Adaboost[4]算法。該算法的核心思想是先從初始訓(xùn)練集訓(xùn)練出一個(gè)基學(xué)習(xí)器,再根據(jù)基學(xué)習(xí)器的變現(xiàn)對(duì)訓(xùn)練樣本分布進(jìn)行調(diào)整,使得先前基學(xué)習(xí)器做錯(cuò)的訓(xùn)練樣本在后續(xù)收到更多關(guān)注,然后基于調(diào)整后的樣本分布來(lái)訓(xùn)練下一個(gè)基學(xué)習(xí)器;如此重復(fù)進(jìn)行,直到基學(xué)習(xí)器數(shù)目達(dá)到指定的值,最終將這幾個(gè)基學(xué)習(xí)器進(jìn)行加權(quán)結(jié)合。Adaboost是一種迭代算法,具體訓(xùn)練過(guò)程可參考南京大學(xué)周志華教授編寫(xiě)的機(jī)器學(xué)習(xí)課本中關(guān)于Adaboost算法的章節(jié)。

    3 SEA文本分類(lèi)算法

    在本文中,結(jié)合稀疏編碼器,極限學(xué)習(xí)機(jī)與Adaboost這三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法提出SEA文本分類(lèi)算法,該算法的工作流程如圖1所示。

    該分類(lèi)算法的第一步為輸入,輸入的是經(jīng)過(guò)了向量化表示的文本,但沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何的手工特征提取。第二步是利用SAE算法對(duì)數(shù)據(jù)的重建能力自動(dòng)選擇文本的特征,用SAE算法選擇的文本特征可以有效地復(fù)原原始文本信息。第三步是利用ELM分類(lèi)器作為該算法的基分類(lèi)器,ELM作為第四步中的基分類(lèi)器參與訓(xùn)練,最后一步是輸出該文本屬于哪一類(lèi)。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)

    本文選用的分類(lèi)文本數(shù)據(jù)來(lái)源于新聞數(shù)據(jù)集[5],該數(shù)據(jù)集復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)信息與技術(shù)系李榮陸提供,數(shù)據(jù)集標(biāo)注比較規(guī)范,規(guī)模適中,適合于進(jìn)行文本分類(lèi)的仿真實(shí)驗(yàn)。

    在文本分類(lèi)中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)有準(zhǔn)確率P(Precision)和召回率R(Recall),公式如下:

    P=M/(M+N),R=M/(M+T)

    其中,M為正確分類(lèi)到該類(lèi)的文本數(shù),N為錯(cuò)分到該類(lèi)中的文本數(shù),T為屬于該類(lèi)確誤分為別類(lèi)的文本數(shù)。

    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    為驗(yàn)證本文提出的SEA文本分類(lèi)模型,需要將文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)于SEA模型來(lái)說(shuō),就是進(jìn)行文本分詞。本實(shí)驗(yàn)文本分詞采用的是NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng),其主要功能包括中文分詞,詞性標(biāo)注,命名實(shí)體識(shí)別,用戶(hù)字典功能等,是國(guó)內(nèi)比較成熟,用戶(hù)較多的中文文本分詞系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)文本預(yù)處理后,按照本文提出的SEA文本分類(lèi)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并和幾種經(jīng)典的分類(lèi)算法做對(duì)比。在本實(shí)驗(yàn)中Adaboost集成學(xué)習(xí)算法中基分類(lèi)器的個(gè)數(shù)設(shè)置為10個(gè),基分類(lèi)器ELM中隱藏層的個(gè)數(shù)設(shè)置為輸入層的0.75倍,稀疏自動(dòng)編碼器中隱藏層數(shù)設(shè)置為4,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1和表2所示。

    從表1和表2可以看出隨著文本數(shù)量的增加,SEA模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率和召回率逐漸提高,這是由于在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集較小時(shí),稀疏編碼器對(duì)自動(dòng)提取的文本特征變現(xiàn)地不是很理想,容易造成SEA分類(lèi)模型產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象,從而影響分類(lèi)準(zhǔn)確率和召回率。SVM算法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集比較小時(shí),變現(xiàn)良好,這是由于在訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少時(shí),可以較容易地找到分類(lèi)超平面,在數(shù)據(jù)量變大時(shí),由于計(jì)算量的增大,使得計(jì)算量變大,導(dǎo)致計(jì)算得到的超平面效果不好,使得分類(lèi)準(zhǔn)確率和召回率不斷下降。BP和ELM算法都隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增大,其分類(lèi)準(zhǔn)確率和召回率在不斷變大,這是由于隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增大,BP和ELM可以更有效的提取輸入數(shù)據(jù)的特征,但ELM算法相比BP算法變現(xiàn)得更好,這是由于BP算法可能無(wú)法收斂到最優(yōu)值,導(dǎo)致分類(lèi)算法的準(zhǔn)確率下降。

    綜上所述,本文提出的SEA文本分類(lèi)模型可以有效的提高文本分類(lèi)的準(zhǔn)確率和召回率,尤其是隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的不斷增大。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    文本分類(lèi)在文本處理中占據(jù)著重要的地位,其分類(lèi)的好壞直接影響著后續(xù)的文本處理,如何有效地對(duì)文本分類(lèi)是一個(gè)重要的研究課題。本文結(jié)合稀疏自動(dòng)編碼器,極限學(xué)習(xí)機(jī)與Adaboost集成學(xué)習(xí)方法提出SEA文本分類(lèi)方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該分類(lèi)方法可以有效將文本分類(lèi)過(guò)程中的特征提取和分類(lèi)器結(jié)合在一起,從而提高了分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

    參考文獻(xiàn)

    [1]秦勝君,盧志平.稀疏自動(dòng)編碼器在文本分類(lèi)中的應(yīng)用研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2013,13(31):9422-9426.

    [2]Baldi P, Guyon G, Dror V, et al. Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures Editor: I[J].Journal of Machine Learning Research,2012.

    [3]Huang G B, Zhu Q Y, Siew C K. Extreme learning machine: Theory and applications[J]. Neurocomputing, 2006,70(1-3):489-501.

    [4]Freund, Yoav, Schapire, Robert E. A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting[J]. Journal of Computer & System Sciences, 1999,55(1):119-139.

    [5]http://www.nlpir.org/?action-viewnews-itemid-103.

    作者簡(jiǎn)介:楊洪余,碩士研究生,研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘與文本處理。

    猜你喜歡
    極限學(xué)習(xí)機(jī)集成學(xué)習(xí)文本分類(lèi)
    基于集成學(xué)習(xí)的高送轉(zhuǎn)股票研究
    基于判別信息極限學(xué)習(xí)機(jī)的高光譜遙感圖像分類(lèi)
    基于屬性權(quán)重的Bagging回歸算法研究
    基于組合分類(lèi)算法的源代碼注釋質(zhì)量評(píng)估方法
    基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的玻璃瓶口缺陷檢測(cè)方法研究
    基于貝葉斯分類(lèi)器的中文文本分類(lèi)
    基于蟻群智能算法的研究文本分類(lèi)
    文本分類(lèi)算法在山東女子學(xué)院檔案管理的應(yīng)用
    科技視界(2016年24期)2016-10-11 09:36:57
    極限學(xué)習(xí)機(jī)在圖像分割中的應(yīng)用
    基于改進(jìn)的LogitBoost算法的垃圾網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)研究
    科技視界(2015年27期)2015-10-08 11:01:28
    最新在线观看一区二区三区| 人妻久久中文字幕网| 欧美另类亚洲清纯唯美| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产激情欧美一区二区| 亚洲最大成人中文| 欧美激情久久久久久爽电影| 悠悠久久av| 欧美激情久久久久久爽电影| 91av网一区二区| 男女床上黄色一级片免费看| 成人无遮挡网站| 美女高潮的动态| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 9191精品国产免费久久| 日韩免费av在线播放| 黄色女人牲交| 69av精品久久久久久| 很黄的视频免费| 久久国产精品人妻蜜桃| 免费av不卡在线播放| 国产av在哪里看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 90打野战视频偷拍视频| 在线观看日韩欧美| 99热精品在线国产| 动漫黄色视频在线观看| 欧美午夜高清在线| 母亲3免费完整高清在线观看| 午夜激情欧美在线| 脱女人内裤的视频| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 免费av毛片视频| 亚洲九九香蕉| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 午夜久久久久精精品| 日韩国内少妇激情av| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 国产精品久久久久久精品电影| av在线天堂中文字幕| tocl精华| 天堂网av新在线| 国产乱人伦免费视频| 人人妻人人澡欧美一区二区| 精品久久久久久久毛片微露脸| 毛片女人毛片| 亚洲人成网站高清观看| 一区二区三区激情视频| 香蕉av资源在线| 日本a在线网址| 热99re8久久精品国产| 观看免费一级毛片| 亚洲熟女毛片儿| 色噜噜av男人的天堂激情| 国产精品av久久久久免费| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 日本在线视频免费播放| 特级一级黄色大片| 少妇人妻一区二区三区视频| 欧美日韩乱码在线| 特大巨黑吊av在线直播| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 一区二区三区高清视频在线| 一二三四社区在线视频社区8| a级毛片在线看网站| 成年女人毛片免费观看观看9| 99久久精品一区二区三区| 一级黄色大片毛片| 国产欧美日韩一区二区三| 两个人视频免费观看高清| 在线免费观看不下载黄p国产 | 麻豆国产97在线/欧美| 在线观看午夜福利视频| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 久久精品91蜜桃| 国产主播在线观看一区二区| 中亚洲国语对白在线视频| 99久国产av精品| 黑人操中国人逼视频| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 久久精品综合一区二区三区| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 久久久久亚洲av毛片大全| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 精品一区二区三区视频在线 | 在线a可以看的网站| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 中文字幕熟女人妻在线| 桃色一区二区三区在线观看| 超碰成人久久| 五月伊人婷婷丁香| 中亚洲国语对白在线视频| 成人18禁在线播放| 精品国产亚洲在线| 天堂√8在线中文| 免费观看的影片在线观看| www.熟女人妻精品国产| 一区二区三区激情视频| 九色成人免费人妻av| 男人的好看免费观看在线视频| 精品无人区乱码1区二区| 日日夜夜操网爽| 九九在线视频观看精品| 天堂动漫精品| 操出白浆在线播放| 国产精品一区二区免费欧美| 人妻夜夜爽99麻豆av| 97超视频在线观看视频| 毛片女人毛片| 看黄色毛片网站| 国产高潮美女av| 99在线人妻在线中文字幕| 丝袜人妻中文字幕| 黑人欧美特级aaaaaa片| 好男人电影高清在线观看| 久久精品综合一区二区三区| 欧美中文日本在线观看视频| 婷婷亚洲欧美| 18禁国产床啪视频网站| 男人舔奶头视频| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 真人一进一出gif抽搐免费| 国产精品一区二区免费欧美| 亚洲 国产 在线| 久久久久久大精品| 狂野欧美激情性xxxx| 欧美乱码精品一区二区三区| 精华霜和精华液先用哪个| 性色av乱码一区二区三区2| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 亚洲精品国产精品久久久不卡| 毛片女人毛片| 成人鲁丝片一二三区免费| 窝窝影院91人妻| 久久久久久人人人人人| 叶爱在线成人免费视频播放| 精品久久久久久久久久久久久| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产又色又爽无遮挡免费看| 嫁个100分男人电影在线观看| 欧美大码av| 熟女电影av网| 国产三级黄色录像| 国产成人欧美在线观看| 99视频精品全部免费 在线 | 在线观看舔阴道视频| 免费看a级黄色片| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 国产高清videossex| 国产精品亚洲一级av第二区| 国产一区二区激情短视频| 在线观看免费午夜福利视频| 搡老熟女国产l中国老女人| 91av网一区二区| 欧美黑人巨大hd| 久久久久精品国产欧美久久久| 欧美日韩综合久久久久久 | www.精华液| av福利片在线观看| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 亚洲av成人一区二区三| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 免费观看的影片在线观看| 日韩大尺度精品在线看网址| 村上凉子中文字幕在线| 黄片大片在线免费观看| 亚洲国产欧美网| 91av网一区二区| av视频在线观看入口| 成人18禁在线播放| 国产乱人视频| 亚洲黑人精品在线| 亚洲在线自拍视频| 国产男靠女视频免费网站| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 亚洲avbb在线观看| 悠悠久久av| 听说在线观看完整版免费高清| 少妇的丰满在线观看| 岛国在线观看网站| 国产成年人精品一区二区| 熟女人妻精品中文字幕| 韩国av一区二区三区四区| 搡老岳熟女国产| 99久久无色码亚洲精品果冻| 99精品在免费线老司机午夜| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 免费人成视频x8x8入口观看| 欧美大码av| 精品电影一区二区在线| 免费搜索国产男女视频| 免费在线观看日本一区| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产亚洲精品久久久com| 啦啦啦韩国在线观看视频| 男人舔奶头视频| 欧美成人性av电影在线观看| 国产av一区在线观看免费| 国产一级毛片七仙女欲春2| 久久久久久久午夜电影| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 99久久成人亚洲精品观看| 动漫黄色视频在线观看| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 99精品在免费线老司机午夜| 久久亚洲精品不卡| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲av五月六月丁香网| 国产成人福利小说| 日本在线视频免费播放| 国产男靠女视频免费网站| 男女视频在线观看网站免费| 真人做人爱边吃奶动态| 一进一出好大好爽视频| 99在线视频只有这里精品首页| 中文字幕av在线有码专区| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 国产精品99久久99久久久不卡| 国产午夜精品久久久久久| 欧美3d第一页| 一区二区三区激情视频| 91在线精品国自产拍蜜月 | 国产午夜福利久久久久久| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| svipshipincom国产片| 身体一侧抽搐| 精品久久久久久久末码| 久久精品国产综合久久久| 国内揄拍国产精品人妻在线| 一边摸一边抽搐一进一小说| 在线观看舔阴道视频| 在线永久观看黄色视频| 久久这里只有精品19| 老司机在亚洲福利影院| 成人特级av手机在线观看| 精品久久久久久成人av| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 一个人观看的视频www高清免费观看 | av在线蜜桃| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 欧美一级毛片孕妇| 欧美一区二区精品小视频在线| 成人午夜高清在线视频| 欧美高清成人免费视频www| 国产免费av片在线观看野外av| 精品一区二区三区视频在线 | 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 青草久久国产| 又黄又爽又免费观看的视频| 亚洲av电影在线进入| 精品日产1卡2卡| 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| tocl精华| 小说图片视频综合网站| ponron亚洲| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 999精品在线视频| 精品免费久久久久久久清纯| 一级毛片精品| 亚洲av美国av| 国产av一区在线观看免费| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 午夜激情福利司机影院| 国内精品美女久久久久久| 亚洲av熟女| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 床上黄色一级片| 中文字幕最新亚洲高清| 国产又色又爽无遮挡免费看| 国产极品精品免费视频能看的| 色视频www国产| 五月伊人婷婷丁香| 日韩欧美国产一区二区入口| 757午夜福利合集在线观看| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 不卡一级毛片| 悠悠久久av| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 国产极品精品免费视频能看的| 国产精品免费一区二区三区在线| 国内精品久久久久久久电影| 亚洲成av人片在线播放无| 色噜噜av男人的天堂激情| 色播亚洲综合网| 日韩欧美国产在线观看| 老司机在亚洲福利影院| 91av网站免费观看| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 在线a可以看的网站| 精品久久久久久久毛片微露脸| www国产在线视频色| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产精品九九99| 亚洲精品456在线播放app | 久久中文字幕人妻熟女| 夜夜夜夜夜久久久久| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 老司机午夜福利在线观看视频| a级毛片a级免费在线| 麻豆国产97在线/欧美| 午夜免费观看网址| www.自偷自拍.com| 又紧又爽又黄一区二区| 国产精品野战在线观看| 成人亚洲精品av一区二区| 午夜福利在线观看吧| 一个人免费在线观看电影 | 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 日韩精品中文字幕看吧| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 热99re8久久精品国产| 美女cb高潮喷水在线观看 | 午夜成年电影在线免费观看| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 叶爱在线成人免费视频播放| 天堂√8在线中文| 97超视频在线观看视频| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 国产精品日韩av在线免费观看| 性色av乱码一区二区三区2| 欧美在线一区亚洲| 麻豆成人午夜福利视频| 91麻豆av在线| 又爽又黄无遮挡网站| 男人的好看免费观看在线视频| 日韩欧美免费精品| 黄色视频,在线免费观看| 久久中文字幕人妻熟女| 亚洲专区国产一区二区| 不卡av一区二区三区| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 99久久精品一区二区三区| 少妇的逼水好多| 亚洲国产精品合色在线| 小说图片视频综合网站| 国产精品久久久久久久电影 | 久久久国产成人精品二区| 免费在线观看亚洲国产| 桃色一区二区三区在线观看| 美女cb高潮喷水在线观看 | 99久久国产精品久久久| 精品欧美国产一区二区三| 亚洲人成电影免费在线| 欧美日韩一级在线毛片| 亚洲人成电影免费在线| 91麻豆av在线| 麻豆成人午夜福利视频| 天天躁日日操中文字幕| 性色avwww在线观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 午夜激情欧美在线| 欧美激情久久久久久爽电影| 久久久久久久午夜电影| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 国产私拍福利视频在线观看| 女人被狂操c到高潮| 久久精品91蜜桃| 偷拍熟女少妇极品色| 亚洲国产中文字幕在线视频| 男女下面进入的视频免费午夜| 亚洲人与动物交配视频| 色哟哟哟哟哟哟| 给我免费播放毛片高清在线观看| 国产欧美日韩精品一区二区| 成人一区二区视频在线观看| 精品久久蜜臀av无| 亚洲av熟女| 免费大片18禁| 午夜亚洲福利在线播放| 中亚洲国语对白在线视频| 99久久无色码亚洲精品果冻| 岛国视频午夜一区免费看| 国产精品精品国产色婷婷| 黄色视频,在线免费观看| 一本一本综合久久| svipshipincom国产片| 成人国产一区最新在线观看| 久久性视频一级片| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| or卡值多少钱| 亚洲国产欧美网| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 人妻久久中文字幕网| 国产精品综合久久久久久久免费| 国产美女午夜福利| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 色精品久久人妻99蜜桃| 全区人妻精品视频| 亚洲国产欧美一区二区综合| 岛国在线观看网站| 久久中文字幕人妻熟女| 搡老熟女国产l中国老女人| 九九热线精品视视频播放| 怎么达到女性高潮| 91麻豆精品激情在线观看国产| 国产97色在线日韩免费| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 国产视频内射| 在线观看一区二区三区| 欧美另类亚洲清纯唯美| 丁香欧美五月| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 男女午夜视频在线观看| 日本黄色片子视频| 午夜免费成人在线视频| 成年女人毛片免费观看观看9| 999久久久精品免费观看国产| 美女cb高潮喷水在线观看 | 中文字幕熟女人妻在线| 国产av麻豆久久久久久久| or卡值多少钱| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 免费大片18禁| 日韩大尺度精品在线看网址| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 窝窝影院91人妻| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 天堂网av新在线| 国产精品九九99| 看免费av毛片| 久久精品综合一区二区三区| 成人欧美大片| 亚洲九九香蕉| 搡老熟女国产l中国老女人| 精品国产美女av久久久久小说| 日本三级黄在线观看| 一a级毛片在线观看| svipshipincom国产片| 亚洲人成伊人成综合网2020| 俄罗斯特黄特色一大片| 午夜福利成人在线免费观看| 成人特级黄色片久久久久久久| 久久精品国产清高在天天线| 欧美色欧美亚洲另类二区| 成人特级黄色片久久久久久久| 日韩欧美免费精品| 国产亚洲精品av在线| 久久久久亚洲av毛片大全| 成人无遮挡网站| 又黄又爽又免费观看的视频| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 又爽又黄无遮挡网站| 亚洲精品在线观看二区| 毛片女人毛片| 看片在线看免费视频| 亚洲国产看品久久| 真人一进一出gif抽搐免费| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 1024香蕉在线观看| 欧美黄色淫秽网站| 婷婷六月久久综合丁香| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 嫩草影院精品99| 中文字幕av在线有码专区| 久久久久久大精品| 国产亚洲精品av在线| 欧美成人性av电影在线观看| 成年版毛片免费区| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 成年女人看的毛片在线观看| aaaaa片日本免费| 国产三级中文精品| 午夜福利成人在线免费观看| av国产免费在线观看| 久久人妻av系列| 亚洲精品色激情综合| 中出人妻视频一区二区| 国产精品免费一区二区三区在线| 亚洲在线自拍视频| 国产精品av久久久久免费| 亚洲av片天天在线观看| 听说在线观看完整版免费高清| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 色综合婷婷激情| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 国产成人精品久久二区二区免费| 一二三四社区在线视频社区8| 一级毛片精品| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| www日本在线高清视频| 淫秽高清视频在线观看| www日本在线高清视频| 香蕉丝袜av| av天堂中文字幕网| 成人性生交大片免费视频hd| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| www.精华液| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲av成人av| 亚洲欧美日韩东京热| 两个人视频免费观看高清| 亚洲成人免费电影在线观看| 1024手机看黄色片| 精华霜和精华液先用哪个| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久久久久久久久黄片| 日韩大尺度精品在线看网址| 亚洲七黄色美女视频| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 日韩有码中文字幕| 久久欧美精品欧美久久欧美| 欧美中文综合在线视频| 欧美午夜高清在线| 韩国av一区二区三区四区| 天天添夜夜摸| 久久香蕉精品热| 在线观看午夜福利视频| 老汉色∧v一级毛片| 老司机午夜福利在线观看视频| 2021天堂中文幕一二区在线观| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 久久热在线av| 手机成人av网站| 久久久久久久午夜电影| 国产激情久久老熟女| 网址你懂的国产日韩在线| 97碰自拍视频| 欧美性猛交黑人性爽| 免费观看精品视频网站| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 天堂动漫精品| 男女那种视频在线观看| 国产真人三级小视频在线观看| 日韩有码中文字幕| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 欧美在线一区亚洲| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 18禁观看日本| 国产97色在线日韩免费| 国产精品免费一区二区三区在线| 亚洲中文日韩欧美视频| 精品久久久久久久末码| 成年女人看的毛片在线观看| 老司机午夜福利在线观看视频| av欧美777| 成人欧美大片| 99国产综合亚洲精品| 99视频精品全部免费 在线 | 一区二区三区高清视频在线| 午夜激情福利司机影院| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 精品一区二区三区av网在线观看| 制服丝袜大香蕉在线| 亚洲欧美日韩东京热| 欧美色视频一区免费| 日本五十路高清| 两人在一起打扑克的视频| 最新中文字幕久久久久 | 亚洲精品一区av在线观看| 少妇的丰满在线观看| АⅤ资源中文在线天堂| 国产成人精品久久二区二区免费| 性色avwww在线观看| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 欧美av亚洲av综合av国产av| av黄色大香蕉| 哪里可以看免费的av片| 久久久久久久久免费视频了| 一个人免费在线观看的高清视频| 精品福利观看| 日韩有码中文字幕| 欧美又色又爽又黄视频| 精品午夜福利视频在线观看一区| 波多野结衣高清作品| 亚洲国产精品合色在线| 禁无遮挡网站| 国产真人三级小视频在线观看| 91麻豆av在线| 成年女人永久免费观看视频| 黄色日韩在线| 欧美色视频一区免费| 国产精品av视频在线免费观看| 一级毛片女人18水好多| 色播亚洲综合网| 日韩中文字幕欧美一区二区| 成人三级做爰电影| 欧美一区二区国产精品久久精品| 香蕉久久夜色| 好男人在线观看高清免费视频| 久久欧美精品欧美久久欧美| 久久久久久久久免费视频了| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲精品在线美女| 欧美成狂野欧美在线观看| 亚洲18禁久久av| 国产1区2区3区精品| 国模一区二区三区四区视频 | 精品一区二区三区四区五区乱码| 色吧在线观看| 一级毛片女人18水好多| 亚洲无线在线观看| 日本成人三级电影网站| 男人和女人高潮做爰伦理| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 精品国内亚洲2022精品成人| 91老司机精品| 欧美zozozo另类| av在线蜜桃| 国产97色在线日韩免费| 国产高清激情床上av|