• <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 ?

    基于改進SVM的文本混沌性分類優(yōu)化技術(shù)實現(xiàn)

    2016-04-12 00:00:00趙穎
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年20期

    摘 要: 當前的文本分類方法無法較好地處理海量文本以及文本特征空間數(shù)據(jù),不能打破計算機處理性能和內(nèi)存的約束,實現(xiàn)文本混沌性分類。而云計算平臺可向用戶提供需要的運算能力和存儲空間。提出一種優(yōu)化SVM的云計算環(huán)境下文本混沌性分類方法,設(shè)計Hadoop開源云計算系統(tǒng),通過該系統(tǒng)中的Map Reduce模型對分類過程進行處理,提高分類的效率。采用優(yōu)化SVM分類方法將混沌文本分類二次規(guī)劃過程中的不等式限制變換成等式限制,提高海量文本混沌性分類精度。實驗結(jié)果表明,所設(shè)計分類方法具有更高的處理效率,可以對海量文本數(shù)據(jù)進行準確的分類。

    關(guān)鍵詞: 云計算; 文本分類; 混沌分類; 優(yōu)化SVM

    中圖分類號: TN911?34; TP301 文獻標識碼: A 文章編號: 1004?373X(2016)20?0039?05

    Abstract: The current text categorization methods are unable to deal with massive amounts of text and text feature space data better, and can't break the constraints of computer processing performance and memory and realize the chaotic text classification. The cloud computing platform can provide the computing capacity and storage space for users, so an optimized SVM based text chaos classification method effective in cloud computing environment is put forward. Hadoop open source cloud computing system was designed. The classification process is dealt with by Map Reduce model of the system to improve the classification efficiency. The optimized SVM classification method is used to convert the inequality constraints in the quadratic programming process of text chaos categorization into the equation constraints, so as to improve classification precision of massive chaotic texts. The experimental result shows that the classification method has higher treatment efficiency, and can classify the massive text data accurately.

    Keywords: cloud computing; text classification; chaos classification; optimized SVM

    0 引 言

    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)中的文本數(shù)量巨增,對這些海量文本進行有效分類,從中采集有價值信息,成為相關(guān)人員分析的重點問題[1?3]。當前的文本分類方法無法較好地處理海量文本以及文本特征空間數(shù)據(jù),不能打破計算機處理性能和內(nèi)存的約束、實現(xiàn)文本混沌性分類。而云計算平臺可向用戶提供需要的運算能力和存儲空間。云計算環(huán)境下的文本混沌性分類方法成為分析的熱點[4?6]。

    傳統(tǒng)的文本分類方法存在一定的缺陷,文獻[7]提出基于Map Reduce的分布式潛在語義搜索方法,采用并行化K?means算法將文檔矩陣劃分成不同分塊,再采用潛在語義搜索方法對不同分塊進行文本分類,該方法的運算量大,需要消耗大量的資源。文獻[8]依據(jù)統(tǒng)計模型完成文本分類,但需要假設(shè)訓練數(shù)據(jù)和檢測數(shù)據(jù)具有相同的分布規(guī)律,但當文本數(shù)據(jù)量瞬間增加或降低時,會導致分類的文本數(shù)據(jù)丟失。文獻[9]通過聚類采集可信方法以及主動學習塑造分類器的方法,從待分類文本數(shù)據(jù)匯總過濾可信正例,將剩下的文本當成可信反例,實現(xiàn)文本的有效分類。該方法分類精度高,但容易受到文本混沌性的干擾,存在一定的局限性。文獻[10]采用非線性流形學習方法對文本降維,獲取文本特征規(guī)律,但該方法獲取的文本特征單一、擴展性差。

    針對上述方法的弊端,提出一種優(yōu)化SVM的云計算環(huán)境下文本混沌性分類方法,其Hadoop開源云計算系統(tǒng),通過Map Reduce數(shù)據(jù)處理模型對文本進行分類,采用優(yōu)化SVM分類方法提高海量文本混沌性分類精度。

    1 云計算環(huán)境下HDFS的結(jié)構(gòu)分析

    云計算環(huán)境下的海量文本在進行分類時,對計算機處理性能以及內(nèi)存量提出較高的要求,需要塑造云計算平臺,為用戶提供所需計算能力以及存儲空間。因此,需要了解云計算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),再通過Map Reduce模型完成文本分類。Hadoop為開源云計算系統(tǒng),是一種分布式運算框架,該系統(tǒng)的關(guān)鍵模塊是HDFS和Map Reduce。Map Reduce也是一種并行簡化的并行計算模型,由 Map 和Reduce過程組成,分別進行任務(wù)的分解和結(jié)果的匯總。采用該模型可以方便用戶開發(fā)出分布式的并行程序,完成海量文本數(shù)據(jù)的計算。HDFS分布式文件系統(tǒng)是Hadoop 分布式計算的存儲基礎(chǔ),該系統(tǒng)具有高容錯性,適合云計算環(huán)境下大數(shù)據(jù)集文本的分類應(yīng)用。HDFS 包括一個 Name Node 和很多個Data Node。Name Node 管理云計算環(huán)境中的云數(shù)據(jù),并將云數(shù)據(jù)反饋給客戶端。Data Node對實際文本數(shù)據(jù)進行保存,完成文件的 I/O 處理,HDFS的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

    1.1 Map Reduce模型邏輯架構(gòu)的設(shè)計

    采用Hadoop開源云計算系統(tǒng)中的Map Reduce模型,可以完成海量文本數(shù)據(jù)的并行運算架構(gòu),如圖2所示。

    Map Reduce框架包括一個Master,Reducer和多個 Mapper,其實現(xiàn)文本混沌性分類的過程包括分割過程、Map塑造基本分類器過程以及Reduce集成過程。分割過程采用變換的抽樣手段,將文本混沌數(shù)據(jù)D分割成m 個子集[D1,D2,…,Dm];在Map塑造基本分類器過程中,各 Map 任務(wù)采用優(yōu)化SVM分類算法在文本數(shù)據(jù)集[Di]中塑造基本的分類器[Ci],其中[1≤i≤m];在 Reduce合并過程中,將m個基本分類器集合成生成分類器C。

    1.2 Map Reduce模型分類過程實現(xiàn)

    云計算平臺下利用Map Reduce模型對文本進行分類處理,以提高文本分類的效率。Map Reduce執(zhí)行文本分類的流程如圖3所示。

    圖3所示的Map Reduce模型對海量文本數(shù)據(jù)集的運算包括映射(Map)過程和集成(Reduce)過程。

    1.3 Map Reduce分類模型的優(yōu)化設(shè)計

    云計算環(huán)境下的文本訓練集間無關(guān)聯(lián)性,進行文本分類訓練前后間相互獨立,以此完成對文本分類訓練過程的并行操作。采用Map Reduce數(shù)據(jù)處理模型對混沌文本進行分類過程,只進行宏觀的數(shù)據(jù)分類,但為了增強文本分類精度,還需采用優(yōu)化SVM算法對文本進行分類。

    該算法是一種求解松弛變量以及限制因子的過程:將文本分類的二次規(guī)劃不等限制過程,變換成等式變換過程,極大提高了文本分類精度,優(yōu)化SVM文本混沌性分類算法示意圖如圖4所示。

    2 實驗結(jié)果與分析

    仿真實驗在6臺計算機構(gòu)成的集群上設(shè)置Hadoop 模擬云計算平臺,通過該平臺檢測本文文本分類方法的性能優(yōu)劣。將其中1臺計算機當成Name Node以及Job Tracker 服 務(wù) 主 節(jié) 點,其他5臺計算機當成Date Node 和Task Tracker 服務(wù)從節(jié)點。根據(jù) Hadoop 項目標準部署手段設(shè)置Hadoop 0.2版本的集群,如圖5所示。

    2.1 不同方法的分類時間對比

    設(shè)置云計算平臺中map.tasks.maximum 和 reduce.tasks.maximum的值為2,確保每個節(jié)點上執(zhí)行兩個Map過程或兩個Reduce過程。本文數(shù)據(jù)集來自百度實驗室資料庫,大小為195 MB。其中有娛樂、房產(chǎn)、時尚、體育、影視、教育、文化、政務(wù)8種類型文檔,不同類別文檔數(shù)為1 850。采用Imdict?chinese?analyzer分詞工具,將實驗語料庫中的文本依據(jù)3∶1的比例劃分成訓練集合檢測集,并對非線性流形分類方法和本文方法在云計算平臺上的文本分類效果進行對比實驗。兩種方法對于不同數(shù)量節(jié)點的分類時間如表1所示。

    分析表1可得,本文方法對同一實驗文本進行分類過程匯總,分類時間遠遠低于非線性流形分類方法,因為本文方法將處于兩個支持向量間的樣本,也就是對模糊性的樣本點的運算進行忽略,極大提高文本分類效率。

    2.2 分類測試混淆矩陣建立

    表2為本文方法測試輸出的混淆矩陣的詳細分類結(jié)果,并提供了分類的準確率和召回率。

    分析表2可知,本文方法的分類總識別率是86.3% 。其中,文化類的文本分類精度最低,被誤判成教育類;其他類別文本的分類精度都較高。說明本文方法取得了較好的分類效果。

    2.3 不同算法下小數(shù)據(jù)量與大數(shù)據(jù)量分類時間性能消耗比對

    為了驗證云計算平臺下本文方法文本分類性能,實驗檢測本文方法和非線性流形分類方法小數(shù)量和大數(shù)據(jù)量兩組數(shù)據(jù)的分類情況,結(jié)果分別如圖6和圖7所示。

    分析圖6可知,對小數(shù)據(jù)量文本進行分類時,本文方法的分類略低于非線性流形分類方法,但隨著數(shù)據(jù)量的增加,兩種方法間的差距不斷增大,因為在數(shù)據(jù)量較低情況下,總體文本數(shù)據(jù)分類的預(yù)操作消耗時間低, Map節(jié)點和Reduce節(jié)點間的通信和調(diào)控消耗時間低,兩種方法都可實現(xiàn)文本的高速分類,但是隨著數(shù)據(jù)量的增加,本文方法在處于大數(shù)據(jù)文本分類上的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)出來。

    分析圖7可知,在對大數(shù)據(jù)量文本進行分類時,隨著文本量的大幅度增加,非線性流形分類方法的分類時間消耗逐漸增加,幾乎無法完成運算任務(wù);而本文方法的分類時間遠遠低于非線性流形分類方法,具有較高的處理效率。

    仿真實驗證明,隨著文本輸入的逐漸增加,本文方法的文本分類效果不斷增強,對云計算環(huán)境下的大數(shù)據(jù)量的輸入文本具有更好的分類效果。

    3 結(jié) 論

    本文提出一種優(yōu)化SVM的云計算環(huán)境下文本混沌性分類方法,并通過仿真實驗證明,所設(shè)計分類方法具有更高的處理效率和精度,可以對海量文本數(shù)據(jù)準確的分類。

    參考文獻

    [1] 劉露,彭濤,左萬利,等.一種基于聚類的 PU 主動文本分類方法[J].軟件學報,2013(11):2571?2583.

    [2] 莊福振,羅平,何清,等.遷移學習研究進展[J].軟件學報,2015(1):26?39.

    [3] Fengmei W, Jianpei Z, Yan C, et al. FSFP: Transfer learning from long texts to the short[J]. Appl. Math, 2014, 8(4): 2033?2040.

    [4] 富震.基于SVM主動學習技術(shù)的PU文本分類[J].計算技術(shù)與自動化,2014(1):127?131.

    [5] 張倩,李明,王雪松,等.一種面向多源域的實例遷移學習[J].自動化學報,2014(6):1176?1183.

    [6] 賀飛艷,何炎祥,劉楠,等.面向微博短文本的細粒度情感特征抽取方法[J].北京大學學報(自然科學版),2014(1):48?54.

    [7] 劉智,楊宗凱,劉三女牙,等.采用動態(tài)特征選擇的中文情感識別研究陰[J].小型微型計算機系統(tǒng),2014,35(2):358?364.

    [8] WEI F M, ZHANG J P, CHU Y, et al. FSFP: Transfer learning from long texts to the short [J]. Applied mathematics information sciences, 2014, 8(4): 2033?2044.

    [9] SAMANTA S, TIRUMARAI S A, DAS S. Cross?domain clustering performed by transfer of knowledge across domains [C]// Proceedings of the 2013 IEEE 4th National Conf. on Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing and Graphics (NCVPRIPG). [S.l.]: IEEE, 2013: 1?4.

    [10] PENG T, LIU L, ZUO W. PU text classification enhanced by term frequency?inverse document frequency?improved weighting [J]. Concurrency and computation: practice and experience, 2014, 26(3): 728?741.

    一级a爱视频在线免费观看| 老司机靠b影院| 精品国产乱码久久久久久小说| 少妇被粗大的猛进出69影院| 在线 av 中文字幕| 一区在线观看完整版| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 淫妇啪啪啪对白视频 | 另类精品久久| 老司机午夜十八禁免费视频| 女性生殖器流出的白浆| 精品人妻1区二区| 亚洲精品国产av成人精品| 午夜激情久久久久久久| 国产av又大| 最近最新中文字幕大全免费视频| 国产亚洲精品第一综合不卡| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 两人在一起打扑克的视频| 嫩草影视91久久| 老司机福利观看| 日韩欧美免费精品| 国产精品国产av在线观看| 黄色视频在线播放观看不卡| 高潮久久久久久久久久久不卡| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 国产一级毛片在线| 啦啦啦在线免费观看视频4| 夫妻午夜视频| 久久久欧美国产精品| 悠悠久久av| 欧美日韩黄片免| 亚洲熟女毛片儿| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 在线天堂中文资源库| 亚洲欧美色中文字幕在线| 国产精品国产三级国产专区5o| 99国产精品99久久久久| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 十八禁网站免费在线| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 啦啦啦在线免费观看视频4| 欧美一级毛片孕妇| 99久久精品国产亚洲精品| 亚洲av男天堂| √禁漫天堂资源中文www| 国产成人啪精品午夜网站| 男女免费视频国产| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 亚洲精品第二区| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 成人国语在线视频| 国产成人影院久久av| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 中文字幕制服av| av不卡在线播放| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 性色av乱码一区二区三区2| 宅男免费午夜| 涩涩av久久男人的天堂| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 亚洲熟女毛片儿| svipshipincom国产片| 国产一区二区三区av在线| av有码第一页| 亚洲少妇的诱惑av| 亚洲精品国产av蜜桃| 精品少妇内射三级| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 啦啦啦免费观看视频1| 悠悠久久av| 97精品久久久久久久久久精品| 丰满少妇做爰视频| 看免费av毛片| 国产亚洲欧美精品永久| 日本vs欧美在线观看视频| 十八禁人妻一区二区| 亚洲七黄色美女视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 99国产精品一区二区蜜桃av | 亚洲国产中文字幕在线视频| 久久99一区二区三区| 亚洲第一青青草原| 老汉色av国产亚洲站长工具| 亚洲精品一二三| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 国产精品久久久久成人av| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 欧美日韩一级在线毛片| 久9热在线精品视频| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 国产精品影院久久| 日韩 亚洲 欧美在线| 99久久99久久久精品蜜桃| 夫妻午夜视频| 日韩制服骚丝袜av| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 成年av动漫网址| 国产在视频线精品| 一级毛片女人18水好多| 午夜免费鲁丝| 高清黄色对白视频在线免费看| 1024香蕉在线观看| 日本91视频免费播放| 国产精品1区2区在线观看. | 五月天丁香电影| 一区二区三区乱码不卡18| 国产免费一区二区三区四区乱码| 老司机福利观看| 桃花免费在线播放| 午夜福利在线观看吧| 亚洲成人国产一区在线观看| av线在线观看网站| 国产精品久久久久久精品电影小说| 午夜日韩欧美国产| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 大码成人一级视频| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产精品成人在线| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 亚洲九九香蕉| 国产精品久久久人人做人人爽| 国产精品国产三级国产专区5o| 婷婷成人精品国产| 天天影视国产精品| 国产在线观看jvid| 宅男免费午夜| 岛国毛片在线播放| 秋霞在线观看毛片| 国产精品一二三区在线看| 男人舔女人的私密视频| 国产在线一区二区三区精| 欧美精品亚洲一区二区| xxxhd国产人妻xxx| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产成人啪精品午夜网站| 极品人妻少妇av视频| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 69av精品久久久久久 | 少妇 在线观看| 国产在视频线精品| 丝袜美足系列| 国产免费视频播放在线视频| 精品第一国产精品| 男女国产视频网站| 午夜激情久久久久久久| 在线av久久热| 亚洲国产av影院在线观看| 免费在线观看黄色视频的| tocl精华| 久久精品亚洲av国产电影网| tocl精华| 在线观看免费日韩欧美大片| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 成年美女黄网站色视频大全免费| 一级片免费观看大全| 99香蕉大伊视频| 久久久国产一区二区| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 精品人妻在线不人妻| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 中文字幕制服av| 嫩草影视91久久| 欧美精品高潮呻吟av久久| 在线观看一区二区三区激情| 日韩欧美国产一区二区入口| 久久久欧美国产精品| 欧美黑人精品巨大| 97在线人人人人妻| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 一级a爱视频在线免费观看| 欧美日韩av久久| 国产成+人综合+亚洲专区| 无限看片的www在线观看| 无限看片的www在线观看| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 人妻人人澡人人爽人人| 无限看片的www在线观看| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 男人爽女人下面视频在线观看| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 秋霞在线观看毛片| 日韩中文字幕欧美一区二区| 日本五十路高清| 久久国产精品大桥未久av| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 99香蕉大伊视频| svipshipincom国产片| 日日夜夜操网爽| 十八禁高潮呻吟视频| 9191精品国产免费久久| 国产成人av激情在线播放| 亚洲国产中文字幕在线视频| 两性夫妻黄色片| 亚洲国产欧美一区二区综合| 黄色视频,在线免费观看| 成人亚洲精品一区在线观看| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 狠狠狠狠99中文字幕| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 青草久久国产| 亚洲一区二区三区欧美精品| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 午夜久久久在线观看| 窝窝影院91人妻| 老熟妇仑乱视频hdxx| 在线观看人妻少妇| 亚洲熟女毛片儿| 成年av动漫网址| 欧美日本中文国产一区发布| 国产极品粉嫩免费观看在线| 成年动漫av网址| 女性被躁到高潮视频| 好男人电影高清在线观看| 中文字幕人妻丝袜一区二区| av网站免费在线观看视频| 国产国语露脸激情在线看| 日本av免费视频播放| 后天国语完整版免费观看| 男人操女人黄网站| 精品国产一区二区久久| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 亚洲成人免费av在线播放| 十八禁网站免费在线| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 欧美日韩一级在线毛片| 波多野结衣一区麻豆| 精品久久久久久电影网| 99久久国产精品久久久| 极品人妻少妇av视频| 亚洲av国产av综合av卡| 麻豆国产av国片精品| 久久久久精品国产欧美久久久 | 国产精品一区二区精品视频观看| 无遮挡黄片免费观看| kizo精华| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 黄色a级毛片大全视频| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 美女午夜性视频免费| 日韩人妻精品一区2区三区| 我的亚洲天堂| 婷婷色av中文字幕| 国产在线免费精品| 成人国语在线视频| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久 | 亚洲av国产av综合av卡| 黄色怎么调成土黄色| 999久久久国产精品视频| 91精品三级在线观看| 亚洲精品自拍成人| 久久久国产一区二区| 99热全是精品| 飞空精品影院首页| 热99久久久久精品小说推荐| 波多野结衣一区麻豆| 搡老乐熟女国产| 久久国产精品影院| 在线天堂中文资源库| 国产熟女午夜一区二区三区| 欧美另类亚洲清纯唯美| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 中亚洲国语对白在线视频| 91麻豆av在线| 国产成人a∨麻豆精品| 男人爽女人下面视频在线观看| 黄片播放在线免费| a级毛片黄视频| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产欧美日韩一区二区精品| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 欧美 日韩 精品 国产| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 青草久久国产| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 999久久久国产精品视频| 国产在线视频一区二区| 美女大奶头黄色视频| 久久这里只有精品19| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 悠悠久久av| 女性生殖器流出的白浆| 精品一区二区三区四区五区乱码| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 十八禁高潮呻吟视频| 少妇精品久久久久久久| 国产三级黄色录像| 一区在线观看完整版| 在线观看免费高清a一片| 97人妻天天添夜夜摸| 午夜免费成人在线视频| 在线天堂中文资源库| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 精品一区在线观看国产| 亚洲 欧美一区二区三区| 搡老熟女国产l中国老女人| 亚洲精品一区蜜桃| 成人亚洲精品一区在线观看| 欧美日韩福利视频一区二区| 午夜91福利影院| 18禁观看日本| 国产一区二区激情短视频 | 久久性视频一级片| 十分钟在线观看高清视频www| 欧美另类一区| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲中文字幕日韩| 美女中出高潮动态图| 久久女婷五月综合色啪小说| 免费看十八禁软件| 黄色片一级片一级黄色片| 成人三级做爰电影| 亚洲色图综合在线观看| 97人妻天天添夜夜摸| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 深夜精品福利| 人成视频在线观看免费观看| 男人操女人黄网站| 夫妻午夜视频| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久 | 少妇被粗大的猛进出69影院| 午夜福利在线免费观看网站| 亚洲美女黄色视频免费看| 正在播放国产对白刺激| av不卡在线播放| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 欧美少妇被猛烈插入视频| 又紧又爽又黄一区二区| 飞空精品影院首页| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 麻豆国产av国片精品| 成人影院久久| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲精品一二三| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 搡老乐熟女国产| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| videosex国产| 精品熟女少妇八av免费久了| 久久国产亚洲av麻豆专区| 国产一级毛片在线| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 大香蕉久久成人网| 黄片播放在线免费| 十八禁高潮呻吟视频| 最近最新中文字幕大全免费视频| 免费av中文字幕在线| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 老司机影院毛片| 2018国产大陆天天弄谢| 久久久久国产精品人妻一区二区| 欧美黄色片欧美黄色片| 免费高清在线观看视频在线观看| 色视频在线一区二区三区| 久久人人爽人人片av| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 桃红色精品国产亚洲av| 黑人猛操日本美女一级片| 一二三四在线观看免费中文在| 欧美激情 高清一区二区三区| 一区二区三区精品91| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 两个人看的免费小视频| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 青春草视频在线免费观看| 欧美在线一区亚洲| 欧美黄色淫秽网站| 在线观看舔阴道视频| 波多野结衣av一区二区av| 老鸭窝网址在线观看| www.熟女人妻精品国产| 精品福利观看| av视频免费观看在线观看| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 国精品久久久久久国模美| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 色精品久久人妻99蜜桃| 精品国内亚洲2022精品成人 | 亚洲,欧美精品.| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 一本综合久久免费| 国产野战对白在线观看| 日韩视频一区二区在线观看| 精品国产一区二区久久| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲国产成人一精品久久久| 日韩,欧美,国产一区二区三区| a在线观看视频网站| 久久影院123| 日韩中文字幕欧美一区二区| a级片在线免费高清观看视频| 免费高清在线观看视频在线观看| 国产成人啪精品午夜网站| 9热在线视频观看99| 人妻 亚洲 视频| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 一本大道久久a久久精品| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产亚洲av高清不卡| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 大片电影免费在线观看免费| 天堂俺去俺来也www色官网| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 精品欧美一区二区三区在线| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲男人天堂网一区| 99热网站在线观看| 色老头精品视频在线观看| 亚洲视频免费观看视频| 最新的欧美精品一区二区| 淫妇啪啪啪对白视频 | 久久久欧美国产精品| 老司机影院毛片| 国产精品成人在线| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 黄色毛片三级朝国网站| 97精品久久久久久久久久精品| 在线观看人妻少妇| 91成年电影在线观看| 香蕉国产在线看| svipshipincom国产片| 91精品伊人久久大香线蕉| 99热全是精品| 少妇被粗大的猛进出69影院| 免费高清在线观看日韩| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 亚洲情色 制服丝袜| 在线 av 中文字幕| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 亚洲第一av免费看| 99精品欧美一区二区三区四区| 黄色片一级片一级黄色片| 亚洲一区中文字幕在线| 亚洲少妇的诱惑av| 午夜免费观看性视频| 女人久久www免费人成看片| 老司机午夜十八禁免费视频| 少妇 在线观看| 亚洲男人天堂网一区| 最新在线观看一区二区三区| 97人妻天天添夜夜摸| 国产又色又爽无遮挡免| a在线观看视频网站| 窝窝影院91人妻| 亚洲国产成人一精品久久久| 天堂中文最新版在线下载| 人人澡人人妻人| 国产成人系列免费观看| 久久性视频一级片| 精品久久久精品久久久| 国产又色又爽无遮挡免| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 中文字幕高清在线视频| 韩国精品一区二区三区| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 人妻人人澡人人爽人人| 男女无遮挡免费网站观看| 视频在线观看一区二区三区| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 亚洲成人免费av在线播放| 在线观看免费日韩欧美大片| 亚洲精品国产av成人精品| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 欧美日韩福利视频一区二区| 精品高清国产在线一区| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 又大又爽又粗| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 久热这里只有精品99| 久久久久国内视频| 91精品伊人久久大香线蕉| 啦啦啦免费观看视频1| 欧美精品一区二区免费开放| 亚洲精品久久午夜乱码| 中文字幕制服av| 日韩人妻精品一区2区三区| 欧美另类一区| 婷婷成人精品国产| 国产一区二区激情短视频 | 婷婷成人精品国产| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲精品国产一区二区精华液| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 亚洲中文av在线| 成年女人毛片免费观看观看9 | 啦啦啦啦在线视频资源| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 国产人伦9x9x在线观看| 精品亚洲成a人片在线观看| 麻豆av在线久日| 国产av国产精品国产| 国产主播在线观看一区二区| 最黄视频免费看| 精品国产国语对白av| 欧美97在线视频| 国产精品偷伦视频观看了| 91精品伊人久久大香线蕉| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 一级,二级,三级黄色视频| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 999久久久国产精品视频| 天堂中文最新版在线下载| 丰满迷人的少妇在线观看| 嫩草影视91久久| 美女大奶头黄色视频| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 午夜福利一区二区在线看| av福利片在线| 在线 av 中文字幕| 老司机影院毛片| 精品少妇久久久久久888优播| 久热这里只有精品99| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 又大又爽又粗| 高清欧美精品videossex| 欧美激情 高清一区二区三区| 国产国语露脸激情在线看| 国产精品久久久久久精品电影小说| 日韩三级视频一区二区三区| 国产男女内射视频| 亚洲少妇的诱惑av| 日本av免费视频播放| 老司机在亚洲福利影院| 亚洲性夜色夜夜综合| 看免费av毛片| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲精品国产av蜜桃| 在线观看免费日韩欧美大片| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 一个人免费在线观看的高清视频 | 啦啦啦视频在线资源免费观看| 他把我摸到了高潮在线观看 | 黄色视频不卡| 亚洲综合色网址| 91字幕亚洲| 制服诱惑二区| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 岛国毛片在线播放| 国产一区二区 视频在线| 欧美在线黄色| 极品人妻少妇av视频| 少妇粗大呻吟视频| 最近最新中文字幕大全免费视频| 91九色精品人成在线观看| 亚洲国产日韩一区二区| 成人影院久久| 超碰成人久久| 亚洲男人天堂网一区| 两个人看的免费小视频| 在线观看免费视频网站a站| 大码成人一级视频| 午夜福利视频在线观看免费| 操美女的视频在线观看| 国产在线一区二区三区精| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 妹子高潮喷水视频| 久久九九热精品免费| 韩国高清视频一区二区三区| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| av超薄肉色丝袜交足视频| 99久久综合免费| 久久女婷五月综合色啪小说| 国产1区2区3区精品| 亚洲精品在线美女| 丝袜人妻中文字幕| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 免费日韩欧美在线观看| 免费观看av网站的网址| 高清欧美精品videossex| 免费观看av网站的网址| 免费日韩欧美在线观看| 黄频高清免费视频| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 叶爱在线成人免费视频播放| 亚洲欧美一区二区三区久久| 天天添夜夜摸| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 2018国产大陆天天弄谢| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 欧美激情 高清一区二区三区| 国产精品一区二区在线不卡| 丝袜脚勾引网站| 99国产精品一区二区蜜桃av | 久热这里只有精品99| 我的亚洲天堂| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产精品免费视频内射| 男人操女人黄网站| av在线老鸭窝| 青春草亚洲视频在线观看| www.av在线官网国产| 国产免费视频播放在线视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 又黄又粗又硬又大视频| 国产免费福利视频在线观看| 亚洲精品第二区| 两性夫妻黄色片| 日韩一区二区三区影片|