| 结合特征和非特征信息改进Nave Bayes及其应用* |
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| 引用本文： | 赵静,刘培玉,陈孝礼.结合特征和非特征信息改进Nave Bayes及其应用*[J].计算机应用研究,2011,28(2):513-515. |
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| 作者姓名： | 赵静 刘培玉 陈孝礼 |
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| 作者单位： | 山东师范大学信息科学与工程学院,济南,250014 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60873247）；山东省高新自主创新专项工程（2008ZZ28）；山东省自然科学基金重点资助项目（ZR2009GZ007） |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯算法是一种常见的基于内容的垃圾邮件过滤算法，但是，传统朴素贝叶斯过滤存在判断内容的不确定性和邮件表示不完整性等问题。分析邮件信头各域在正常邮件和垃圾邮件中表现出的不同属性，提取非特征信息，结合特征信息和非特征信息改进朴素贝叶斯算法。实验结果表明，改进的朴素贝叶斯分类方法与单纯使用特征信息的方法相比，垃圾邮件的召回率和准确率更高，凸显了该方法涵盖邮件信息、克服内容判断缺陷的优势。
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| 关 键 词： | 邮件过滤 非特征信息 特征信息 朴素贝叶斯算法 |
Improved Na(I)ve Bayes combining feature with noncharacteristic information and its application |
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| ZHAO Jing,LIU Pei-yu,CHEN Xiao-li.Improved Na(I)ve Bayes combining feature with noncharacteristic information and its application[J].Application Research of Computers,2011,28(2):513-515. |
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| Authors: | ZHAO Jing LIU Pei-yu CHEN Xiao-li |
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| Affiliation: | (School of Information Science & Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China) |
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| Keywords: | |
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