一种基于贝叶斯理论实现垃圾邮件过滤的方法

本文介绍了基于贝叶斯理论的实现垃圾邮件过滤的方法,详细介绍了贝叶斯理论及实现方法.     

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。     

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.     

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。     

基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤技术综述

垃圾邮件问题始终困扰着人们,因此一直是当今互联网面临的主要问题之一。许多优秀的文本分类算法被引入垃圾邮件过滤领域,其中包括贝叶斯分类方法。与其他分类方法相比,贝叶斯方法由于其简易实现性,线性计算复杂性、以及准确性成为当今垃圾邮件过滤技术中最流行的方法之一。该文将对基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤技术做出分析和综述,并提出进一步的研究方向。     

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。     

基于贝叶斯公式的垃圾邮件过滤方法

伴随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件泛滥成灾,严重影响了人们正常的学习、工作和生活。本文提出了一种改进的基于贝叶斯公式垃圾邮件过滤技术。我们采用了基于词熵的特征项提取方法,并且使用特征项单词出现频率来表示向量,推导出相应的贝叶斯计算公式。实验表明,我们的方法使垃圾邮件过滤的整体性能都有明显提高。     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术综述

介绍贝叶斯方法的理论依据及近几年的典型贝叶斯分类方法,并给出不同方法下垃圾邮件过滤实验数据对比,总结贝叶斯方法在垃圾邮件处理中的优点和局限性,并提出下一步可能的研究方向.     

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。     

一种基于概率推理的邮件过滤系统的研究与设计

分类问题是机器学习与数据挖掘研究中最重要的问题之一,其中文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展。设计了一种基于贝叶斯概率推理方法的垃圾邮件过滤系统。它用概率测试的权重来描述数据间的相关性,从而解决了数据间的不一致性,甚至是相互独立的问题。作为互联网的第一大应用,电子邮件一直受到广大网民的青睐,但近些年来,垃圾邮件问题日益严重。将上述研究的结果应用到目前互联网上垃圾邮件的过滤工作中,实验证明了方法的有效性。     

贝叶斯垃圾邮件过滤算法的改进与实现

本文分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的朴素贝叶斯过滤算法及其优缺点,并且根据模式匹配和模糊匹配算法提出改进型的贝叶斯邮件过滤模型。首先在邮件预处理过程中进行特征项的提取——模式匹配,从训练集合中识别出正常邮件和垃圾邮件的模式集合,然后用模式集合识别垃圾邮件,再对提取出的特征项进行模糊匹配并根据匹配结果判断邮件是否为垃圾邮件。实验结果表明:应用改进后的算法有效地提高了垃圾邮件过滤的准确率。     

基于贝叶斯分类器的垃圾邮件过滤的研究与改进

介绍了一个改进的基于贝叶斯分类技术的垃圾邮件过滤器的系统结构,完成了系统的整体设计和实现。提出了一种改进的邮件信息增益方法,选取多个样本进行实验比较分析,提高了贝叶斯分类器的性能。     

基于改进的朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的研究

研究了基于SVM算法的改进朴素贝叶斯文本分类算法及在垃圾短信过滤中的应用。针对朴素贝叶斯算法条件独立性假设、过分依赖于样本空间的分布和内在不稳定性的缺陷,造成了算法时间复杂度的增加,提出了改进的基于SVM算法的朴素贝叶斯算法垃圾短信过滤的解决方案,充分结合了朴素贝叶斯算法高效分类和SVM算法增量学习及不依赖样本空间的特点;首先利用结构风险最小化原理和非线性变换将分类问题转化为二次寻优问题,最后利用朴素贝叶斯算法过滤短信,提高分类的准确度和稳定性;仿真实验结果表明,该算法能够快速得到最优分类特征子集,有效提高了垃圾短信过滤的准确率和分类速度。     

基于改进贝叶斯原理的垃圾邮件过滤算法研究

为了提高垃圾邮件过滤系统的对邮件过滤的准确性和返回率,论文改进了传统的贝叶斯定理。提出一种改进的垃圾邮件过滤方法,该方法使用基于单词提取特征值和使用特征向量来描述频率。模型降低了垃圾邮件的错误率,总体上提高了系统的过滤性能。与传统贝叶斯公式的假设不同,系统为垃圾邮件样本的每个特征值分配不同的权值,降低了的垃圾邮件判断误差。实验结果表明,论文提出的垃圾邮件过滤方法能够显着提高准确性和返回率,系统性能得到了较大改进。     

基于贝叶斯理论的中文垃圾邮件过滤技术理论探讨

本文在对中文邮件关键词提取方法、关键词的降维处理与优化提炼以及垃圾邮件识别概率等方面进行理论探讨的同时,较为详细地阐述了中文环境下贝叶斯过滤技术的使用方法,这对有效减少垃圾邮件数量,提高网络利用率具有重要的理论价值和现实意义。     

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。     

一种基于时间流特性的垃圾邮件过滤方法

垃圾邮件过滤具有处理规模巨大,数据无限递增、动态变化等流数据特征,传统的垃圾邮件过滤方法利用静态的文本特征提取方法,无法体现流数据特征随时间动态变化的特点。该文提出一种基于时间流特性来实时调整有效特征的垃圾邮件过滤方法,在TREC Spam Track语料集上的测试结果表明,该方法在保证垃圾邮件过滤高准确率的同时,使垃圾邮件过滤计算的时间性能和空间性能更加优化。