中文垃圾邮件过滤技术研究

介绍现在普遍采用的几种垃圾邮件过滤方法,对基于内容的过滤方法中的贝叶斯算法和Winnow算法进行详细的介绍.目前研究中文垃圾邮件的各类文献都基于不同的语料库,缺乏算法之间的效果比较分析.分别实现贝叶斯和Winnow的改进算法,并对CCERT的一个公开邮件语料库进行测试.测试结果表明,两种算法都达到较好的过滤效果.     

运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件

本文简单介绍了贝叶斯算法,以及如何运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件,并对两种反垃圾邮件的方法:贝叶斯过滤法和关键字检测法进行了比较.     

垃圾邮件的综合过滤方法

本文研完了几种常用的垃圾邮件过滤算法,分析了它们在中文邮件环境中存在的问题。本文根据各算法的优缺点,将它们进行改进、叠加和相互结合,并通过查看发出的邮件内容进行辅助学习,从而建立一个垃圾邮件的综合过滤方法。文章最后对该综合方法的效率做了分析和比较。     

基于改进的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法研究

基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,而基于贝叶斯的分类方法在垃圾邮件处理上表现了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。本文将一种基于模拟退火遗传算法的贝叶斯分类方法引入到中文垃圾邮件过滤中,提高了分类的精确度。实验证明,算法在邮件过滤中有更好的表现。     

引入数据平滑的增量式贝叶斯垃圾邮件过滤方法

朴素贝叶斯分类器在处理垃圾邮件过滤任务时,往往存在数据稀疏问题。由于语料库中特征出现遵循Zipf定律,所以单纯依靠增加训练语料方式难以解决该问题。为克服数据稀疏问题,引入数据平滑算法计算贝叶斯模型中缺失特征的补偿概率。通过领域术语抽取与概念相关模型增加分类中语义知识处理能力。采用增量式学习方法完成动态在线学习过程。Ling-Spam垃圾邮件语料库实验表明该方法提高分类精度2.51%,在国家863语料表明该方法比Laplace原则提高了3.05%。     

基于贝叶斯公式的自适应垃圾邮件过滤方法

简单贝叶斯算法在邮件过滤领域使用得比较普遍.该算法的优点是简单、对特征较为恒定的垃圾邮件较为有效,但其适应性较差.谨提出一种以贝叶斯公式为基础的自适应垃圾邮件过滤方法,它采用基于词熵的特征提取方法,在过滤过程中不断地进行自学习,具有较强的自适应能力.     

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤研究

大量垃圾邮件的出现给用户收发电子邮件带来极大困扰。贝叶斯算法由于在垃圾邮件处理上表现出很高的准确度,因此受到了广泛关注。本文介绍了贝叶斯算法的理论依据,分析了贝叶斯算法的优缺点,总结了贝叶斯的相关改进算法,最后对贝叶斯算法进行了总结和展望。     

基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法

朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域得到了广泛应用,该算法中,特征提取是一个必不可少的环节。过去针对中文的垃圾邮件过滤方法都以词作为文本的特征项单位进行提取,面对大规模的邮件训练样本,这种算法的时间效率会成为邮件过滤技术中的一个瓶颈。对此,提出一种基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法,在特征项提取阶段结合文本分类领域提出的新的短语分析方法,按照基本名词短语、基本动词短语、基本语义分析规则,以短语为单位进行提取。通过分别以词和短语为单位进行垃圾邮件过滤的对比测试实验证实了所提出方法的有效性。     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术

垃圾邮件已成为损耗生产力的问题,反垃圾邮件技术不断出现,基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术有其独特的优势,研究针对中文的贝叶斯垃圾邮件过滤技术具有理论和现实的意义。     

垃圾邮件过滤的贝叶斯方法综述

目前,基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,将机器学习的相关方法应用于垃圾邮件的搜索和判定是进行大量垃圾邮件处理的有效方法。由于贝叶斯分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类方法受到了广泛的关注。主要介绍了贝叶斯方法的理论依据和实现方法,总结了近几年的贝叶斯分类方法的研究情况和贝叶斯方法在垃圾邮件处理中应用的优点和局限性,并提出了下一步可能的研究方向。     

基于面向概念漂移的垃圾邮件CBR过滤方法

针对文本流分类中的概念漂移问题,以垃圾邮件过滤为应用背景,提出一种能适应概念漂移的垃圾邮件基于案例推理CBR(Case-based Reasoning)过滤算法。算法采用CBR过滤垃圾邮件,研究CBR过程中的案例库管理技术,提出基于惩罚降噪和等价除冗的案例库修正算法,以适应概念漂移问题。在真实数据集上的实验验证了提出的案例修正算法获得的垃圾邮件过滤效率的提高,可以更好地解决垃圾邮件中的概念漂移问题。     

一种基于N-Gram的垃圾邮件过滤方法研究

为了能够有效提取邮件样本集的特征及提高垃圾邮件过滤系统的性能,介绍基于N—Gram的切分算法及语言模型,在其基础上,提出了一种改进的N—Gram切分算法,给出了一种结合N—Gram语言模型的贝叶斯过滤模型。实验结果表明,提出的方法有效地提高了垃圾邮件过滤的性能。     

基于中文变形词匹配的贝叶斯邮件过滤模型

针对特征词变异的中文垃圾邮件问题,提出了一种基于变形特征词匹配还原的新贝叶斯邮件过滤算法。改进的模型能自动发现邮件中的变异特征词,并根据对应的变异类型还原算法将其还原,避免了变异特征词的匹配逃脱。算法提高了对于含有拼音替换、同音字替换、符号插入等变形特征词样本的分类准确率。实验表明,改进的过滤算法比普通贝叶斯算法有更好的性能。     

一种面向微博客文本流的噪音判别与内容相似性双重检测的过滤方法

微博客作为一种新的用户信息传播载体,在网络舆情发起和传播中起着重要作用。由于用户有意(上传广告)、无意(转发)操作所带来的大量噪音微博和相似微博,对网络舆情分析和用户浏览造成极为不利的影响。检测这些噪音微博和相似微博,对微博数据进行提纯,成为一个亟待解决的问题。基于统计数据分析了噪音微博和相似微博的特点,提出一种面向微博文本流的噪音判别和内容相似性双重检测的过滤方法:通过URL链接、字符率、高频词等特征判别,过滤噪音微博;通过分段过滤和索引过滤的双重内容过滤,检测和剔除相似微博。实验表明该方法能有效地对微博数据进行提纯,高效准确地过滤掉相似微博和噪音微博。     

有限样本下中文垃圾邮件过滤的研究与实现

针对电子邮件应用中垃圾邮件危害日益严重的问题,基于机器学习的垃圾邮件过滤方法正成为当前互联网应用领域的研究热点之一.通过对现有基于机器学习的垃圾邮件处理方法的分析研究,并结合中文信息处理的特点,提出一种基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的中文垃圾邮件过滤方法并加以设计实现.实验表明,在有限样本情况下,基于SVM的中文垃圾邮件过滤方法具有较高的准确性和稳定性.     

基于类别特征选择与反馈学习随机森林算法的邮件过滤系统研究

针对邮件过滤系统中普遍存在的维数灾难、类别主题差异和反馈信息缺失问题,提出一种基于类别特征选择与反馈学习随机森林算法的邮件过滤模型。该方法将隐含的Dirichlet模型引入到邮件的特征选择环节,在不同类型的邮件集中建立各自的生成模型,分别搜寻构成各个主题的特征信息,有效降低冗余信息和噪声数据对分类性能的影响。反馈学习随机森林算法发挥了决策树集成与反馈学习的优势,实现邮件过滤系统的自我调节,及时捕捉垃圾邮件的变化趋势。在公开的语料库CCERT和Trec06上进行测试,并与典型算法进行比较,实验结果表明所提算法的可行性和有效性。     

一个基于向量空间模型的OUTLOOK垃圾邮件过滤器

邮件过滤是指从大量的邮件中过滤掉含有无用信息的垃圾邮件,以帮助用户得到所需的有用邮件。本文将介绍一个基于向量空间模型的OUTLOOK邮件过滤器的设计与实现,它包含了邮件过滤和训练两个子系统,其过滤方法还对传统的向量空间模型法做了改进,使之更适合于垃圾邮件过滤。     

中文文本过滤的信息分流机制

在文本过滤中信息分流是提高过滤效率的有力的手段,为此,提出了一种新的中文文本过滤的信息分流机制．其基本思路是在概念扩充基础上,将不同用户的信息需求组织为树状结构,使其共同的部分成为共享分支,依据提出的侧面相似度和侧面匹配率来实现文本与模板的定量匹配,减弱传统的布尔模型对文本与模板匹配的严格限制,也弥补向量空间模型单纯数量化的不足,更加全面地反映用户的信息需求,试验表明该机制能够明显地提高过滤效率。     

垃圾短信的屏蔽机制与应用研究

垃圾短信不但占用了有限的网络资源,造成网络拥塞,而且严重影响了广大用户的日常工作和生活。在分析现有的短信过滤系统的基础上,提出一种通过在短消息服务中心和手机客户端过滤相结合的垃圾短信过滤方法。相比传统方法而言,此方法在过滤效率和准确率两方面均有大幅度的提升。