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基于上下文相关性的恶意域名检测方法分析目录TOC\o"1-3"\h\u1430基于上下文相关性的恶意域名检测方法分析 [26]/%AGDGraph/%本模型/%suppobox66.467.267.886.692.2matsnu67.567.868.185.191.4实验结果说明，在检测未知数据集时，原有模型的表现均有下降，但融合模型的效果仍领先其他模型。对实验结果进行分析可知，在训练数据与测试数据的比例发生显著变化时，对比试验中的模型均出现了精度下降的情况，但仍能保持一定的准确率，根据实验结果，可以认为本模型具有有效检测恶意域名的能力，同时，由于检测精度的下降，也可以认为本模型在面对大量未知恶意域名时的表现仍有进步空间。综合两个实验，融合模型在检测效果上相比原有模型均有提升，且认为融合模型在AGDGraph的基础上更多学习到了上下文关系，降低了假正数，从而提升了精准率。

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