一种基于后缀数组聚类(SAC)的中文垃圾邮件过滤方法

贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛,但在中文垃圾邮件过滤中性能较低。本文通过聚类的思想,提出一种基于后缀数组聚类（SAC）的中文邮件特征项抽取方法,并给出了不同特征项抽取方法下贝叶斯算法的中文垃圾邮件过滤实验数据对比。实验表明,该方法显著提高了中文垃圾邮件的过滤性能。     

基于贝叶斯算法的中文邮件过滤系统设计

本文针对当前中文垃圾邮件过滤中存在的问题,提出了一种基于贝叶斯算法的中文垃圾邮件过滤模型。实验结果表明。所设计的邮件过滤算法在召回率和准确率上具有良好的应用效果。     

基于贝叶斯最小风险的垃圾邮件过滤技术

分析了贝叶斯分类方法在中文垃圾邮件过滤中的应用。提出了基于贝叶斯最小风险的垃圾邮件过滤技术,通过选择适当的损失函数,尽可能减少合法邮件的误判。实验结果表明,该方法是切实可行的并具有良好的效果。     

中文垃圾邮件过滤系统中的实时分词算法设计

在基于内容的中文反垃圾邮件技术中,中文分词是必不可少的一个环节。面对大规模的邮件训练样本和大负载的邮件服务器,中文分词算法的时间效率成为中文垃圾邮件过滤技术中的一个瓶颈。对此,提出一种应用在中文垃圾邮件过滤系统中的实时分词算法。该算法采用一种TRIE树型结构作为词典载体并基于最大匹配的原则,同时,在实时分类阶段结合hash表进行特征查询,极大地提高了系统的时间效率。     

基于简单贝叶斯的中英文垃圾邮件过滤的比较分析

对简单贝叶斯过滤方法作一些应用方面的研究工作.首先讨论了简单贝叶斯的垃圾邮件过滤,在PU1语料上实现了简单贝叶斯算法,通过不同的特征词选取方法,得到了比前人更好的结果,给出了特征数、阈值等参数和过滤效果间的关系,并得出了较优的参数设定.然后讨论了基于简单贝叶斯的中文邮件过滤,并在自己收集整理建立的中文邮件语料库上进行中文邮件过滤的实验,得出了不同于英文邮件的较优的参数设定.     

基于Logistic回归的中文垃圾邮件过滤方法

研究如何实现Logistic回归模型在中文垃圾邮件过滤中的应用,给出了关键技术,并将其应用于SEWM20071)垃圾邮件语料库上,取得了较优的过滤效果.还分析了影响正常邮件误判率、垃圾邮件误判率和精确率等因子.对比实验结果表明,应用于中文垃圾邮件过滤的Logistic回归模型与SVM相比具有更优的ROC指标和更快的运行效率.     

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。     

基于IDSS的中文垃圾邮件过滤模型设计

以智能决策支持系统结构为基础,提出了一种新的电子邮件过滤模型,并对中文垃圾邮件过滤中的中文分词及垃圾邮件特征知识库的更新等关键问题进行了探讨。开发了“智能邮件过滤系统(IEFS)”,使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制,有效防止了垃圾邮件的泛滥。     

基于IDSS的中文垃圾邮件过滤模型设计

以智能决策支持系统结构为基础，提出了一种新的电子邮件过滤模型．并对中文垃圾邮件过滤中的中文分词及垃圾邮件特征知识库的更新等关键问题进行了探讨。开发了“智能邮件过滤系统（JEFS）”，使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制．有效防止了垃圾邮件的泛滥。     

基于支持向量机的邮件过滤

随着万维网的兴起和电子邮件的快速发展,大量的垃圾电子邮件也随之在互联网上泛滥．电子邮件过滤就是要在大量邮件中过滤出垃圾邮件,帮助用户找到所需的邮件。本文讨论了基于机器学习方法实现垃圾邮件过滤的原理,提出一种改进的基于支持向量机的邮件过滤技术,该方法使用互信息度函数,结合Z-测试进行特征选择,使用SVM（支持向量机）构造分类超平面来进行文本分类。实验表明,提高了中文邮件过滤的准确性。     

对垃圾邮件过滤技术的问题研究

近年来,电子邮件方便人们的生活,同时,也有大量的垃圾邮件不断涌现,随之也出现了各种垃圾邮件过滤技术。文中主要介绍基于信件源垃圾邮件过滤技术和基于内容的垃圾邮件过滤技术,通过对这两种技术的介绍,分析了垃圾邮件过滤技术的优缺点,并对垃圾邮件过滤技术中存在的问题进行了讨论。垃圾邮件发送者不断改变发送策略以逃避过滤技术的过滤,垃圾邮件发送策略也不断的更新。文中对近年来垃圾邮件发送的新策略进行了详细的阐述,讨论目前垃圾邮件过滤技术研究中遇到的问题和挑战。     

基于最大熵方法的垃圾邮件过滤插件的设计与实现

结合邮件的半结构化特征,将最大熵模型引入垃圾邮件过滤中,构造出基于最大熵模型的垃圾邮件过滤系统框架.在此基础上,将其与Outlook提供的PIA相结合,利用.NET技术开发出基于最大熵模型的垃圾邮件过滤插件,在客户端实现了基于内容的垃圾邮件过滤,较好地解决了垃圾邮件的问题.     

垃圾邮件过滤技术研究综述*

垃圾邮件过滤是一种主动安全防御技术。首先概述了垃圾邮件过滤的发展历史及其基本概念;然后根据不同的标准对垃圾邮件过滤技术进行了分类,并评述了各种垃圾邮件过滤方法和技术;最后展望了垃圾邮件过滤技术及其产品的发展方向。     

基于语义理解的垃圾邮件过滤处理研究

文章基于统计和基于规则的垃圾邮件过滤技术,将语义理解的研究和垃圾邮件过滤算法的研究结合起来,构建一个通过语义理解对垃圾邮件进行过滤的模型,并提出一种改进的分词算法,提高了分词的效率、准确率和识别未登录词的能力。最后通过实验数据可知,基于语义理解的过滤模型,在一定程度上解决了邮件过滤中遇到的词的“拆解”的问题、分词后所遇到的未登录词的问题,为垃圾邮件过滤提供了有益的探索。     

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。     

有限样本下中文垃圾邮件过滤的研究与实现

针对电子邮件应用中垃圾邮件危害日益严重的问题,基于机器学习的垃圾邮件过滤方法正成为当前互联网应用领域的研究热点之一.通过对现有基于机器学习的垃圾邮件处理方法的分析研究,并结合中文信息处理的特点,提出一种基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的中文垃圾邮件过滤方法并加以设计实现.实验表明,在有限样本情况下,基于SVM的中文垃圾邮件过滤方法具有较高的准确性和稳定性.     

基于协同过滤的垃圾邮件过滤系统

针对当前垃圾邮件过滤技术中邮件性质评价难及邮件附件判断难的问题,提出协同过滤模型,设计一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统针对垃圾邮件一般群发给多人的特点,提取用户的操作和阅读速度进行反馈,利用他人的反馈结果进行协同过滤。实验和分析结果表明,协同过滤技术有效地提高了垃圾邮件过滤的召回率。     

垃圾邮件过滤系统的研究与实现

介绍了各类垃圾邮件过滤技术,分析了已经应用于垃圾邮件内容过滤领域的一些分类算法存在的某些不足,创新地将一种新的分类算法（SECTILE）应用于垃圾邮件的分类过滤中去,并设计了一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统整合了多项垃圾邮件过滤技术(黑名单/白名单技术、基于规则的过滤、基于内容的过滤）,实验和分析结果表明,该系统提高了垃圾邮件过滤的效率和准确性。     

距离函数分类法在垃圾邮件过滤中的应用

为了得到实用性强的垃圾邮件过滤方法,将距离函数分类法首次引入到垃圾邮件过滤中.在通用邮件语料库上进行测试,并与目前过滤性能较好的KNN算法进行比较,实验结果显示距离函数分类法中的类中心向量法不适合用于垃圾邮件的过滤,而类重心向量法在保持较高过滤性能的同时,具有训练和过滤速度快的优点,是一种理想实用的垃圾邮件过滤方法.     

图像型垃圾邮件过滤技术研究综述

首先概述了图像型垃圾邮件的基本概念;其次根据不同的标准对图像型垃圾邮件过滤技术进行了分类,并评述了各种图像型垃圾邮件过滤方法和技术;对已经用于图像型垃圾邮件分类的两类共五种分类算法进行了理论分析与效果比较;最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望.