[发明专利]基于卷积神经网络的赌博网站识别方法和系统在审
| 申请号： | 201711070078.0 | 申请日： | 2017-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN108052523A | 公开（公告）日： | 2018-05-18 |
| 发明（设计）人： | 陈立国;张跃冬;袁晓彤;耿光刚;延志伟 | 申请（专利权）人： | 中国互联网络信息中心 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62;G06Q50/34 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100190 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的赌博网站识别方法和系统。该方法包括以下步骤：批量获取网站的网页截图；标注网页截图的类别；以标注的网页截图作为训练数据，训练卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型对待预测网站的网页截图进行识别，判断其是否为赌博网站。该系统包括批量网页截图模块、网站类别标注模块、模型训练模块和预测模块。本发明通过深度神经网络对网站网页截图的特征进行学习，使用的是整个网站的截图，区别于使用网页里面的图片进行分类的方法，并且不再依靠网页源码中的文本信息，从根本上解决了该类不良网站的识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 赌博 网站 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的赌博网站识别方法，其特征在于，包括以下步骤：批量获取网站的网页截图；标注网页截图的类别；以标注的网页截图作为训练数据，训练卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型对待预测网站的网页截图进行识别，判断其是否为赌博网站。
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