基于NB的双级分类模型在邮件过滤中的研究

使用朴素的贝叶斯（NB）分类模型对邮件进行分类，是目前基于内容的垃圾邮件过滤方法的研究热点。朴素的贝叶斯在参数之间联系不强的时候分类效果简单而有效。但是朴素的贝叶斯分类模型中对特征参数的条件独立假设无法表达参数之间在语义上的关系，影响分类性能。在朴素的贝叶斯分类模型的基础上，我们提出了一种双级贝叶斯分类模型（DLB，Double Level Bayes），既考虑到了参数之间的影响又保留了朴素的贝叶斯分类模型的优点。同时时DLB模型与朴素的贝叶斯分类模型的性能进行比较。仿真实验表明，DLB分类模型在垃圾邮件过滤应用中的效果在大部分条件下优于朴素的贝叶斯分类模型。     

基于不完全朴素贝叶斯分类模型的垃圾邮件分类模型

由于朴素贝叶斯分类模型的简单高效,在垃圾邮件分类时可以达到较好的效果;但朴素贝叶斯的条件独立假设割裂了属性之间的关系,影响了分类的准确性。放松朴素贝叶斯分类模型关于属性之间条件独立假设,介绍一种新的基于不完全朴素贝叶斯分类模型的垃圾邮件分类模型,N平均1 依赖邮件过滤模型。使用N个1 依赖分类模型的平均概率作为分类的预测概率。实验证明,该模型在简单、高效的同时降低了对垃圾邮件分类的错误率。     

新的基于最小风险的贝叶斯邮件过滤模型*

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的基于最小风险的朴素贝叶斯模型,提出了一种新的基于直线几何分割的朴素贝叶斯邮件过滤模型LGDNBF,定义了新的风险因子。新的风险因子对决策风险的描述更加精确,同时使得LGDNBF具有一定的可扩展性。实验结果证明,LGDNBF的分类准确率比传统的基于最小风险的朴素贝叶斯模型有明显的改善。     

一种多技术结合的垃圾邮件过滤系统设计

本文基于黑名单、白名单、反向DNS查询和朴素贝叶斯过滤技术，建立一个多技术整合的垃圾邮件过滤系统。该系统通过对各种技术的结合可以弥补单一过滤技术的缺点，发挥每种技术的优势，从而达到有效过滤垃圾邮件的目的。     

基于Bayes的一种改良垃圾邮件过滤模型

文章首先分析了垃圾邮件的产生机理,介绍了目前比较常见的几种垃圾邮件过滤技术,然后从朴素贝叶斯的理论依据出发,针对当前应用于重要商业领域的垃圾邮件过滤系统的不足,设计了一种应用多级邮件策略的新模型,并通过实验比较证明新模型的应用在一定程度上提高了垃圾邮件过滤系统的查全率和查准率。     

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.     

基于用户行为的邮件分类算法

针对垃圾邮件过滤过程中分类模型难以个性化、难以适应用户兴趣动态变化的问题,提出了一种基于用户行为的邮件分类算法。通过分析朴素贝叶(NB)斯分类算法的原理,改造朴素贝叶斯算法,使其具有动态调整能力。邮件服务器接收到新邮件后自动进行分类判别,用户浏览邮件的过程中对邮件进行操作,根据用户对错分邮件的处理自动将该邮件加入训练数据集,并动态更新相应特征的统计概率,使邮件分类算法能够依据用户对不同邮件的操作行为动态调整分类模型,以达到有效过滤垃圾邮件的目的。与常用的贝叶斯分类算法的实验比较表明在给定小样本集合进行训练的情况下,新算法对于垃圾邮件的识别率比传统的朴素贝叶斯方法、基于风险敏感的朴素贝叶斯方法等提高了10%,获得了较好的分类性能。     

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤的研究

本文介绍了一种朴素贝叶斯算法的实现方法,并介绍了涉及到的文本特征选取、朴素贝叶斯分类器等关键技术.最后,文章给出了垃圾邮件过滤的实验结果.结果表明,该方法对于垃圾邮件的识别,具有良好的效果.     

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件网关

本文针对垃圾邮件过滤问题,结合中文自身的特点,把广泛适用于英文文本和邮件分类的朴素贝叶斯过滤方法应用在垃圾邮件网关邮件过滤层;把信息增益修剪方法经过改进作为中文特征选择方法,应用在数据管理层;从而极大提高了垃圾邮件的过滤精度。     

结合特征和非特征信息改进Nave Bayes及其应用*

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。     

改进的朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法

介绍了朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法,对于朴素贝叶斯算法中条件概率的计算,选用了多变量贝努里事件模型的计算方法,在多变量贝努里事件模型的基础上进行了改进,并在Ling-Spam语料库上进行实验,实验结果表明改进后的算法有效地提高了过滤器的召回率和精确率,并且降低了过滤器的错误率。     

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。     

基于用户反馈的反垃圾邮件技术

在分析传统垃圾邮件过滤技术的基础上,提出了一种基于用户反馈的反垃圾邮件技术。该技术通过引入用户反馈机制,使用改进的朴素贝叶斯方法,构建面向特定用户的过滤器,从而进行垃圾邮件过滤。邮件语料库实验和原型系统的测试证明,该方法能够有效地降低误报率,提高反垃圾邮件系统的可用性,具有较好的实用效果。     

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.     

一个基于粗糙集理论的邮件分类模型

论文讨论了垃圾邮件对网络造成的影响。大量未经收件人请求而发送的垃圾邮件充斥了用户的电子信箱,给用户造成带宽、时间和金钱的浪费。为此,论文提出一个基于粗糙集(RoughSet)的模型,并进行了实验分析,通过与流行的邮件分类模型朴素贝叶斯模型的比较,证明本文提出的基于粗糙集(RoughSet)的模型可以大大降低把正常邮件错划为垃圾邮件的比率。     

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。     

一种改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究*

研究了改进的基于SVM-EM算法融合的朴素贝叶斯文本分类算法以及在垃圾邮件过滤中的应用。针对朴素贝叶斯算法无法处理基于特征组合产生的变化结果,以及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。为了解决上述问题,提出了一种改进的基于SVM-EM算法的朴素贝叶斯算法,提出的方法充分结合了朴素贝叶斯算法简单高效、EM算法对缺失属性的填补、支持向量机三种算法的优点,首先利用非线性变换和结构风险最小化原则将流量分类转换为二次寻优问题,然后要求EM算法对朴素贝叶斯算法要求条件独立性假设进行填补,最后利用朴素贝叶斯算法过滤邮件,提高分类准确性和稳定性。仿真实验结果表明,与传统的邮件过滤算法相比,该方法能够快速得到最优分类特征子集,大大提高了垃圾邮件过滤的准确率和稳定性。     

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Agent的邮件过滤与个性化分类系统设计

随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件的危害日益增大,用户的个性化需求也日趋强烈.文中提出了一个基于A-gent的邮件过滤与个性化分类系统,既能过滤垃圾邮件,又可以根据用户的个性化需求对正常邮件进行自动分类.垃圾邮件过滤采用了朴素贝叶斯方法,邮件的个性分类采用了最小风险贝叶斯方法.邮件个性化分类有效地利用了邮件过滤的输出,提高了系统运行的效率.本系统还可以接收用户的反馈并传递给对应的Agent,从而改进分类算法,不断地微调分类系统.     

应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤研究

在垃圾邮件过滤中,考虑到特征词对合法邮件和垃圾邮件分类贡献的不同,通过定义分类贡献比系数,将特征词分类贡献的思想应用到特征选择和朴素贝叶斯过滤器的设计中,在英文语料库上进行实验,实验结果表明,应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤方法可以有效提高过滤器对合法邮件和垃圾邮件的识别能力,降低过滤器对合法邮件和垃圾邮件的误判率。