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一种基于SVM的标签发展趋势预测模型的构建方法，包括以下步骤：(1)数据集预处理，统计网站的帖子数据，去除非相关数据信息；(2)选取样本标签，统计标签新出现两年之后的频率，提取流行标签集合和非流行标签集合；(3)构建标签的有权无向网络；(4)提取标签特征数据，包括标签的网络特征以及相关属性特征，作为训练测试数据；(5)采用支持向量机SVM的方法对数据进行训练，并构建标签流行趋势预测模型。本发明考虑标签之间相关性，通过属性特征结合网络特征来对标签的未来发展趋势进行预测分类，对于预测潜在流行标签具有较高的精度。既有利于引导用户选择合理的标签，也有利于网站建设者提供更高质量的标签。

本发明公开了一种页面生成系统、方法及服务器，其中，该方法包括：后台服务器解析客户端正在编辑的当前页面所包含的URL信息，查询数据库服务器以确定匹配的本地地址，并将其替换为本地地址，保存编辑完成的页面内容以及相应的本地地址，从而生成包含多媒体文件的页面。实现了在页面编辑的同时对页面URL进行处理以替换成本地地址，不需要用户将图片下载至本地进行保存，从而提高页面编辑的操作效率和便捷性。利用本发明，不需要用户将图片下载至本地进行保存，从而提高页面编辑的操作效率和便捷性。

本发明公开了一种基于chrome插件的危险网页识别方法，包括根据网页中所有外部链接的URL提取支持向量机第一维度数据，根据页面html代码中所有