基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法

针对垃圾邮件过滤的准确率和稳定性不高,以及为了解决邮件过滤算法在语料分类上存在漏报和误报等问题,提出基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法(RARM)。该算法运用粗糙集理论对语料库进行直接分析,并采用启发式方法提出了粗糙集理论的三种不同决策规则的执行计划,确保当邮件内容的词汇语义较为模糊时,仍能保证一定的分类准确度。在实验仿真中,通过与基于支持向量机(SVM)、Ada Boost和贝叶斯分类的邮件过滤算法相比较,该算法在垃圾邮件过滤上的准确率优于对比算法。     

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。     

基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法

如何将邮件的头信息和内容信息有效结合起来进行垃圾邮件过滤备受研究人员的关注。基于粗糙集具有很好地处理不确定信息的特点,提出了一种基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法,首先根据邮件头信息将其分为正常邮件、垃圾邮件和可疑邮件,再根据邮件内容将可疑邮件分为正常和垃圾邮件。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不仅能提高垃圾邮件过滤的准确率,而且能大幅降低误杀率。     

粗糙集与决策树在电子邮件分类与过滤中的应用

垃圾邮件的识别与过滤是目前研究的热点问题之一。而粗糙集是一种新的处理模糊和不确定性知识的数据分析工具,已被成功地应用到许多有关分类的领域。将粗糙集与决策树结合,提出一个基于RS-DT的邮件分类方案与模型,并进行了实验及结果分析。通过与朴素贝叶斯模型及SVM的比较,表明提出的基于RS-DT的模型可以降低把正常邮件错分为垃圾邮件的比率,提高过滤系统的自学习能力。     

测试代价敏感的决策粗糙集正域约简

对测试代价敏感的决策粗糙集(decision theoretic rough sets,DTRS)正域约简问题进行了研究。在传统正域约简的基础上将测试代价考虑进来,希望找到测试代价总和最小的正域约简。采用模拟退火算法结合传统决策粗糙集正域约简算法来搜索测试代价总和最小的正域约简结果。提出了一种测试代价敏感的决策粗糙集正域约简算法TCSPR(test-cost sensitive positive region-based reduction algorithm for DTRS),并分析了该算法的时间复杂度。实验结果验证了TCSPR算法的有效性,该算法能在多项式时间内找到一个属性更少、测试代价更小的正域约简,找到的解一般为优化目标的最优解或次优解,即测试代价总和最小的正域约简,并且该算法在部分数据集上的分类能力几乎不减。     

应用精确代价因子的两层邮件过滤模型

分析了一种基于直线几何分割的朴素贝叶斯邮件过滤模型LGDNBF,用更为精确的代价因子描述了分类器误判的代价。定义了高风险决策区域,对高风险决策区域中的邮件引入SVM方法进行二次分类,提出了基于精确代价因子的两层邮件过滤模型。在中文邮件语料集上的实验结果证明了这一两层过滤模型的分类效果较之朴素贝叶斯邮件过滤模型有明显的改进。     

基于免疫机制的智能反垃圾邮件过滤器的研究

针对传统的反垃圾邮件过滤技术不能有效识别未知特征及变异特征的问题,本文借用人工免疫系统的一些原理,通过引入诸如自体耐受、免疫识别、免疫学习、免疫记忆和协同刺激等机制,结合智能决策的思想,运用粗糙集理论提取特征集,更新特征库,提出了一个基于免疫功能的智能反垃圾邮件过滤器.仿真试验表明,该方法能够有效地降低误报率,具有较好的使用效果.     

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.     

基于最优属性约简的中文邮件过滤系统

对朴素贝叶斯理论作为中文邮件过滤技术进行了分析改进，邮件预处理后，对其进行分词处理，利用基于依赖性的粗糙集最优属性约简方法来对邮件集进行特征维数压缩。条件属性的数目大幅减少，提高了分类的效率。     

基于最优属性约简的中文邮件过滤系统

对朴素贝叶斯理论作为中文邮件过滤技术进行了分析改进,邮件预处理后,对其进行分词处理,利用基于依赖性的粗糙集最优属性约简方法来对邮件集进行特征维数压缩。条件属性的数目大幅减少,提高了分类的效率。