基于用户需求垃圾邮件过滤分类模型设计

以朴素贝叶斯理论作为基石并结合信息增益、代价因子等方法,尝试设计一种基于用户需求的垃圾邮件过滤分类模型,在垃圾邮件一次分类基础上提出邮件先过滤后分类方法,进而改进传统邮件分类一次阈值比较,变为两次阈值比较,且应用反馈技术以应对垃圾邮件的日益变化.该模型可能会对垃圾邮件多分类研究具有一定的参考价值.     

基于主题模型的垃圾邮件过滤系统的设计与实现

垃圾邮件过滤技术在保证信息安全、提高资源利用、分拣信息数据等方面都发挥着重要作用。然而,垃圾邮件的出现影响了用户的体验,并且会造成不必要的经济与时间损失。针对现有的垃圾邮件过滤技术的不足,基于多个主题词理论,构建了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类方法。在邮件主题获取中,采用主题模型LDA得到邮件的相关主题及主题词;并进一步采用Word2Vec寻找主题词的同义词和关联词,扩展主题词集合。在邮件分类中,对训练数据集进行统计学习得到词语的先验概率;基于扩展的主题词集合及其概率,通过贝叶斯公式推导得到某个主题和某封邮件的联合概率,以此作为垃圾邮件判定的依据。同时,基于主题模型的垃圾邮件过滤系统具有简洁易应用的特点。通过与其他典型垃圾邮件过滤方法的对比实验,证明基于主题模型的垃圾邮件分类方法及基于Word2Vec的改进方法均能有效提高垃圾邮件过滤的准确度。     

基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法

如何在传统垃圾邮件过滤技术基础上实现垃圾邮件个性化过滤是垃圾邮件过滤领域的重要课题。提出一种基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法,一方面将用户反馈应用于邮件分类特征的更新,提取用户个性化邮件分类标准;另一方面,将全局邮件分类标准和用户个性化分类标准综合应用于朴素贝叶斯分类过程,实现用户邮件个性化分类。仿真实验结果表明,在用户邮件分类标准存在差异的环境下,基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法能够有效提升传统垃圾邮件过滤技术的邮件分类效果。     

改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用

针对现有朴素贝叶斯贝努利模型在垃圾邮件过滤时存在的不能体现待分类邮件中文本特征词重要性而导致合法邮件误判为垃圾邮件等问题,引入特征词加权的思想,提出一种低损失的贝叶斯垃圾邮件过滤算法。实验结果表明:该算法能降低合法邮件被误判而带给用户的损失,提高过滤的正确性。     

基于朴素贝叶斯和层次聚类的两阶段垃圾邮件过滤方法

为降低对合法邮件的误判，提出一种基于朴素贝叶斯和层次聚类的两阶段垃圾邮件过滤方法。该方法将邮件划分为“合法邮件”、“可疑邮件”和“垃圾邮件”3类，在第一阶段，利用朴素贝叶斯算法速度快、分类性能好的优点，对邮件进行初步分类；在第二阶段，基于垃圾邮件的发送特征，利用层次聚类算法进行相似性比较。实验表明，该方法能够显著提高垃圾邮件的查准率，降低对合法邮件的误判，更加符合实际应用需求。     

基于事例推理的中文垃圾邮件过滤

分析现有垃圾邮件过滤分类算法的不足,根据垃圾邮件的概念漂移特性,提出了一种基于CBR的垃圾邮件过滤算法.针对中文垃圾邮件特点提取特征,设计基于CRN网络的实例检索算法,该算法增加了预计算阶段,从而提高检索速度.实验结果表明,与传统贝叶斯算法相比,该算法对于动态变化的中文垃圾邮件数据集有更好的过滤效果.     

基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统

文章介绍了一个基于文本分类技术识别垃圾邮件系统的体系结构，并介绍了该系统涉及到的中文信息处理、文本特征选取、朴素贝叶斯分类器等关键技术。最后，文章给出了针对部分垃圾邮件的处理结果。结果表明，该方法对于垃圾邮件的识别，具有较好的效果。     

基于贝叶斯定理的垃圾邮件分类技术研究

邮件过滤技术是反垃圾邮件的重要手段,目前对垃圾邮件的过滤主要有基于内容、基于IP地址和基于信头、信封等方法,这些方法对垃圾邮件的过滤起到了一定作用.但是由于信体是垃圾邮件的最终载体,而仅依据IP地址、信头、信封中的特征容易造成错误判断.在贝叶斯分类器的工作原理的基础上,提出了基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型的原理与实现方法,将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为"属性",避免了单纯基于IP、信头、信封过滤的规则性太强的缺点,降低将正常邮件判断为垃圾邮件的风险.     

基于贝叶斯方法的客户端邮件过滤器的设计与实现

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。本文通过对垃圾邮件的分析与处理,设计并实现了基于贝叶斯方法的客户端邮件过滤系统。实验证明贝叶斯方法能够有效的过滤垃圾邮件。     

基于多策略的垃圾短信过滤系统研究

在日常生活中,垃圾短信的存在使得用户倍感困扰,用户迫切需要对垃圾短信进行过滤.本文在已标记的72000条正常短信和80000条垃圾短信基础上,建立了朴素贝叶斯模型和KNN两个文本分类模型.经测试,每个模型的综合得分都达到90%以上.本文重点介绍朴素贝叶斯分类方法和KNN分类方法在文本分类中的实际运用;该系统的评价标准,采用准确率P和召回率R的平衡F值.分析了朴素贝叶斯模型、KNN模型在不同数据集下对F值的影响,并且综合分析两个模型的优缺点,建立模型对比示意图.