一种基于多贝叶斯算法的垃圾邮件过滤方法

贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛。针对算法提高精确率和召回率的矛盾,提出了一种新的基于多贝叶斯算法组合的垃圾邮件过滤方法,并给出了不同方法下中、英文垃圾邮件过滤实验数据对比。实验表明该方法显著提高了垃圾邮件的过滤性能。     

一种基于后缀数组聚类（SAC）的中文垃圾邮件过滤方法

贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛，但在中文垃圾邮件过滤中性能较低。本文通过聚类的思想，提出一种基于后缀数组聚类（SAC）的中文邮件特征项抽取方法，并给出了不同特征项抽取方法下贝叶斯算法的中文垃圾邮件过滤实验数据对比。实验表明，该方法显著提高了中文垃圾邮件的过滤性能。     

一个基于Naive Bayesian垃圾邮件过滤器的改进

近几年来，垃圾邮件成为互联网的公害之一。现有的反垃圾邮件技术中，基于统计方法的Naive Bayesian分类算法在垃圾邮件过滤中有很好的效果。文中简单介绍了Naive Bayesian分类算法，提出了一种旨在提高垃圾邮件过滤精确率的改进方案，并给出了实验结果。     

一个基于Naive Bayesian垃圾邮件过滤器的改进

近几年来,垃圾邮件成为互联网的公害之一。现有的反垃圾邮件技术中,基于统计方法的Naive Bayesian分类算法在垃圾邮件过滤中有很好的效果。文中简单介绍了Naive Bayesian分类算法,提出了一种旨在提高垃圾邮件过滤精确率的改进方案,并给出了实验结果。     

垃圾邮件过滤系统的研究与实现

介绍了各类垃圾邮件过滤技术，分析了已经应用于垃圾邮件内容过滤领域的一些分类算法存在的某些不足，创新地将一种新的分类算法（SECTILE）应用于垃圾邮件的分类过滤中去，并设计了一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统整合了多项垃圾邮件过滤技术(黑名单/白名单技术、基于规则的过滤、基于内容的过滤），实验和分析结果表明，该系统提高了垃圾邮件过滤的效率和准确性。     

基于感知学习的垃圾邮件过滤算法

Edelman等人根据其神经元群选择学说（the Theory of Neuronal Group Selection,TNGS）提出了脑感知学习的模型,将该模型中脑对陌生事物的学习类比于垃圾邮件过滤系统中对未知邮件的学习,提出了一种新的基于感知学习的网络垃圾邮件过滤算法,并将其应用于一种基于合作式网络的垃圾邮件过滤系统模型中。系统使用改进的文本数字签名技术得到邮件文本之间的内容相似度矩阵,将其与邮件到达的行为特征等一起作为该算法的参数,最后给出了仿真实验结果。     

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。     

单一表文件垃圾邮件过滤算法的研究与实现

研究探讨了传统贝叶斯模型的原理和优缺点,指出朴素贝叶斯算法没有考虑到合法邮件和垃圾邮件被误判带来的不同损失.针对个人用户的个性化需求,以朴素贝叶斯算法为基础,结合最小风险,提出改进的基于垃圾单词的单一表文件垃圾邮件过滤算法,给出其具体实现方法及过程,并且通过实验证明其可行性.最后综合黑白名单、规则过滤和文本内容分类过滤三级模式构建了邮件过滤模型.     

粗LVQ神经网络的垃圾邮件过滤

结合粗糙集理论和LVQ神经网络的优点,提出了粗LVQ神经网络的垃圾邮件过滤模型。利用属性重要性启发式约简算法对邮件特征项进行约简,再利用LVQ网络模式分类能力进行垃圾邮件过滤。实验结果显示,提出的模型与单纯的粗糙集和LVQ网络相比,具有容错和抗干扰能力,减小了神经网络结构的复杂性,缩短了训练时间,提高了垃圾邮件过滤的准确率。     

Naive Bayesian算法在基于内容的垃圾邮件过滤中的应用

垃圾邮件是Internet上面临急待解决的问题。Naive Bayesian算法由于其简单高效性在文本分类中应用较广，重点阐述了Naive Bayesian算法在基于内容的垃圾邮件过滤中的应用，并在Ling—spam语料库上进行了实验，获得了良好的分类效果，实验论证了它在垃圾邮件过滤中的可行性和有效性。     

改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术研究

设计一种基于改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,通过朴素贝叶斯过滤算法以及该算法在反垃圾邮件中的八个处理步骤,分别建立三个哈希表,设置阈值来判别邮件是否为垃圾邮件.     

朴素贝叶斯算法在反垃圾邮件系统中的应用

在进行文本信息的分类中,通过朴素贝叶斯算法对邮件进行分类是一种简单有效的方法,朴素贝叶斯在分类时假设属性之间条件独立,降低了复杂度。该文结合应用实例,给出了朴素贝叶斯算法在反垃圾邮件中的分类原理,达到了智能动态过滤垃圾邮件的效果。     

基于Bayes参数估计的垃圾邮件过滤算法研究

朴素Bayes邮件过滤算法由于简单、易于理解,已被人们广泛接受,并应用到一些商用邮件系统当中.但面对目前垃圾邮件问题依然严重的现状,人们逐渐开始认识到采用简单的朴素Bayes邮件过滤算法已不能满足现有邮件过滤的性能要求.Bayes网络一直以来作为知识发现的一个重要分支,是人们研究的热点;邮件过滤问题也可以映射到一个Bayes决策网络模型中.通过构建针对邮件过滤的Bayes决策网络模型,并经过概率学习对关键节点作Bayes参数估计,可以实现邮件的概率分类发现.邮件样本试验结果表明新算法与朴素Bayes邮件过滤算法相比具有更快的收敛速度和更高的稳定性.     

基于粗糙集的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法

邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件头及邮件内容的主要形象特征给出了一种新的邮件特征集提取方法。用粗糙集的信息观点度量了各属性的重要性,并以此为权重进行加权朴素贝叶斯垃圾邮件过滤,有效地解决了朴素贝叶斯分类中的条件依赖性问题。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法的有效性。     

一种基于神经网络的垃圾邮件过滤方法

垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注,基于各种技术的垃圾邮件过滤方法应运而生,其中神经网络技术应用广泛.现在主要采用的后向传播(BP)神经网络虽然在垃圾邮件过滤中取得很好的效果,但仍然存在局部极小点、不能适应新样本、学习效率较低等诸多问题.因此,本文将一种有导师、可在线学习的自组织神经网络--预测自适应谐振理论神经网络(ARTMAP),运用于垃圾邮件过滤,提出了一种新的基于ARTMAP的垃圾邮件过滤方法.实验表明,基于ARTMAP的邮件过滤能够对垃圾邮件进行有效的过滤,在保证正确率的同时,更能适应当前垃圾邮件特征不断变化的环境.     

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。     

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。     

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.     

粗糙贝叶斯改进算法在垃圾邮件分类中的应用

分析当前使用最广泛的粗糙贝叶斯算法,指出其在实际应用中的不足,并采用2-gram理论对该算法进行了改进.经过实验证明,改进后的粗糙贝叶斯算法,邮件分类效果明显改善,垃圾邮件误判率、合法邮件误判率和平均误判率都有大幅度下降.