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先描述我们的数据收集过程和 垃圾邮件 定义。 出于我们的目的，我们遵循谷歌对垃圾邮件的定义，并收集了大量网站的标签，如下所示。 首先，我们从 分层的 索引中随机选择了大量的子域。 然后我们抓取子域并丢弃所有未返回 （重定向、错误等）的子域。 最后，我们使用完整的子域名作为关键字收集了前 个去个性化、与地理无关的 搜索结果，并检查这些结果中是否有任何结果与原始关键字匹配。如果他们不这样做，我们将子域称为 垃圾邮件 ，否则我们将其称为 火腿 。 我们在 年 月（ 更新后）对大约 个子域进行了最新的数据收集 标志数量与垃圾邮件之间的关系。

总体垃圾邮件分数目前是 个不同 标记 的总和。您可以将每个标志视为一个潜在的 警告标志 ，表示网站可能 哥斯达黎加 WhatsApp 号码列表 包含垃圾邮件。垃圾邮件的总体可能性随着站点累积越来越多的标志而增加，因此标志的总数是垃圾邮件的有力预测指标。因此，这些标志被设计为一起使用 没有一个标志，甚至几个标志，是令人担忧的（事实上，大多数站点至少会触发几个标志）。 下表显示了标记数量与我们发现 已处罚或禁止标记的网站百分比之间的关系 上图垃圾邮件的总体概率与垃圾邮件标记的数量。 年 月收集的大约 万个子域的数据。该表还强调了三个总体危险级别低 绿色 中等 黄色 和高 红色。



大量站点的平均总体垃圾邮件百分比随着标志数量的增加而增加；然而，每个类别都有异常值。例如，有少量标记很少的站点被 标记为垃圾邮件，相反，有少量标记很多但不是垃圾邮件的站点。 垃圾邮件标记详细信息 各个垃圾邮件标志捕获范围广泛的垃圾邮件信号链接配置文件、锚文本、页面信号和域名属性。在高层次上，确定每个子域的垃圾邮件标志的过程是 从 收集链接指标（ 、 、链接域的数量等）。 从 收集锚文本指标（按链接数排序的顶级锚文本短语） 从 的子域中按 收集前五个页面 抓取前五个页面以及主页并处理以提取页面信号 为 提您的反馈和见解了解您最希望看。

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