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.     

一种基于向量空间模型的邮件自动过滤算法研究

对于垃圾邮件的判别和处理的研究,正逐渐成为热点。本文根据垃圾邮件过滤特点,通过对基于概率统计的贝叶斯理论的文本分类方法分析和探讨,引入基于向量空间模型中多变量贝努里事件模型的一种邮件自动过滤算法,并给出该算法的实现过程,完成垃圾邮件的分类与判别,最后给出邮件分类与过滤的实现流图。     

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。     

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.     

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。     

朴素贝叶斯算法在反垃圾邮件系统中的应用

在进行文本信息的分类中,通过朴素贝叶斯算法对邮件进行分类是一种简单有效的方法,朴素贝叶斯在分类时假设属性之间条件独立,降低了复杂度。该文结合应用实例,给出了朴素贝叶斯算法在反垃圾邮件中的分类原理,达到了智能动态过滤垃圾邮件的效果。     

基于用户知识的中文电子邮件分类*

在垃圾邮件分类和朴素贝叶斯算法研究的基础上,提出了基于用户知识的贝叶斯分类算法.通过在分类过程中引入用户知识,克服了电子邮件内容是非结构化、解读依赖于用户的问题.实验证明,面向用户知识的贝叶斯分类算法在商业邮件分类中比普通贝叶斯算法有更好的性能.     

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。     

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。     

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。     

基于贝叶斯算法和费舍尔算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现

贝叶斯过滤算法和费舍尔过滤算法均是利用统计学知识对于垃圾邮件进行过滤的算法,有着良好的过滤效果。该文设计将某一词组(单词)出现概率使用加权计算的方法,改善了朴素贝叶斯算法和朴素费舍尔的邮件过滤算法对于出现较少的单词误判情况,使系统对于垃圾邮件判断的准确率上升。设计可以使用个性化的垃圾邮件过滤方案,支持使用邮件下载协议(POP3、IMAP协议)从邮件服务器下载邮件,以及使用邮件解析协议(MIME协议)对于邮件进行解析,支持邮件发送协议(SMTP协议)帮助用户发送邮件。     

基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法的研究

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出了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。在朴素贝叶斯算法的基础上,提出了一种基于最小风险贝叶斯方法同Boosting算法相结合的邮件过滤改进算法,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。     

基于多Bayes网的垃圾邮件智能过滤研究

在分析朴素Bayes方法用于垃圾邮件自动过滤中存在的一些问题基础上,提出了一种新的基于多Bayes网的垃圾邮件自动过滤方法。该方法利用多个Bayes网构成的多个分类器同时对邮件进行分类,当前邮件被认定是垃圾邮件当且仅当全部分类器都判断它为垃圾邮件。这种多个分类器同时工作及分类临界值的使用在一定程度上减少了将有用邮件误判为垃圾邮件的可能性。该方法还引入动态学习机制,在邮件分类过程中能够补充训练样本,满足不同用户的邮件分类标准。     

基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法

针对目前垃圾邮件过滤技术仅依赖单一邮件特征实施邮件分类、对邮件特征变化的适应性较差等局限,提出一种基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法。以用户社会网络关系为基础,借助用户反馈机制分别实现对基于内容与基于身份标识的邮件分类知识的动态更新;在此基础上采用贝叶斯模型,实现邮件的内容特征与发件人身份标识特征在邮件分类中的有机结合。实验结果表明,与传统的过滤方法比较,所提方法在邮件特征动态变化的环境下能够获得更好的邮件分类效果,邮件分类的总体召回率、查准率、精确率均能达到90%以上。所提方法能够在保证邮件分类性能的同时,有效提高邮件分类对邮件特征变化的适应性,是已有垃圾邮件过滤技术的重要补充。     

朴素贝叶斯及其扩展模型

反垃圾邮件技术已成为人们关注的一个焦点。基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术有着独特的优势,而其中的朴素贝叶斯模型具有算法简单、有效,易于实现等优点而成为最常用的模型。本文系统地介绍了朴素贝叶斯及其扩展模型的核心思想,并对朴素贝叶斯模型的发展作了大胆的预测,这对贝叶斯垃圾邮件过滤技术具有理论和现实的意义。     

基于贝叶斯最小风险分类的邮件过滤系统

针对互联网上垃圾邮件给用户带来种种困扰的问题，本文提出了一种基于贝叶斯最小风险分类方法的邮件过滤系统。本方法通过设置损失代价函数，在过滤大部分垃圾邮件的同时，保证了将合法邮件保留，避免了将有用邮件误分类为垃圾邮件时，给用户带来的损失。实验结果表明，本文提出的垃圾邮件过滤系统效果较好。     

贝叶斯邮件分类中概念漂移问题研究

贝叶斯算法因其简单、快速、分类精确度高等优点被广泛应用于垃圾邮件过滤中,然而随着时间的推移,概念漂移现象导致贝叶斯分类器准确率下降。针对此问题,提出了基于用户反馈的客户端贝叶斯动态学习算法,可自动学习新的邮件样本,计算复杂度较低。实验表明该方法能较好地适应概念漂移,满足邮件分类的个性化需求,有很好的实用性。     

基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制

贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力和较高的准确性,但前期的邮件集训练与学习耗用大量系统资源和网络资源,影响系统效率。提出一种基于MapReduce技术的贝叶斯垃圾邮件过滤机制,一方面对传统贝叶斯过滤技术进行改进,另一方面利用MapReduce模型的海量数据处理优势优化邮件集训练与学习。实验表明,较之目前流行的传统贝叶斯算法、K最近邻(KNN)算法和支持向量机(SVM)算法,基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制在召回率、查准率和精确率方面保持了较好的表现,同时降低了邮件学习和分类成本,提高了系统执行效率。     

改进的贝叶斯垃圾邮件过滤算法

随着网络的不断发展,电子邮件已成为人们生活中较为普及的通信手段,相应地垃圾邮件也成为了困扰E-mail用户的主要问题,因此研究如何更好的抑制垃圾邮件的滥发变得愈发紧迫.在基于朴素贝叶斯算法的基础上提出了带有损失因子k的最小风险贝叶斯算法,该算法通过调整k值,来改善正常邮件的误判问题,最大程度上减少用户的损失.最后实验结果表明,最小风险贝叶斯算法可以使垃圾邮件有着更好的过滤效果.     

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。