一种基于文本分类技术的邮件过滤系统设计

垃圾邮件的泛滥提出了极为迫切的技术诉求。文章介绍了基于文本分类技术的垃圾邮件过滤系统模型,并首先介绍了整个系统工作流程,然后阐述了系统中文本分词、文本特征提取、Winnow线性分类器等关键环节。     

一种基于BP神经网络的电影协同过滤算法

针对新电影的冷启动问题提出一种基于BP神经网络的协同过滤推荐算法(IW-CFW),该算法将电影相似性采用BP神经网络进行融合,根据预测评分和真实评分之间的误差对BP网络模型进行优化调整,得到最终的预测模型.通过比较该算法和其他三种算法在MovieLens和Movie-Little数据集上的平均绝对误差(MAE)和均方根...     

基于神经网络的"垃圾"邮件过滤系统设计

为了对垃圾邮件进行有效地过滤,以神经网络作为分类器,采用由垃圾邮件发送者进行确认的邮件认证方法设计了邮件过滤系统。神经网络的自学习、自适应能力解决了垃圾邮件特征不断变化而过滤方法相对固定的矛盾。新的垃圾邮件认证方法使发送垃圾邮件比接收垃圾邮件更费时间,减少了用户收到垃圾邮件的数量。     

基于内容分析的电子邮件过滤模型的设计

电子邮件在给人们带来很多方便的同时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件。文章介绍了基于内容分析的邮件过滤,讨论了邮件分类的一种方法,以及使用该方法实现基于内容分析的电子邮件过滤的模型。     

基于神经网络的电子邮件分类与过滤

现在电子邮件的应用非常广泛,已经成为人们生活中一种重要的通讯手段,但各种各样的垃圾邮件也是令我们十分困扰的问题,给出了一种电子邮件的分类过滤方法。电子邮件作为一种半结构化的文档,电子邮件信息包含了固定的语法部分和一定长度的可变文本部分,同时处理这两部分以得到更高的准确度。首先对邮件进行文本处理,得到特征向量;然后使用基于神经网络的方法对邮件进行分类过滤得到邮件分类器;最后通过实验验证分类器的有效性。     

一种基于ANN的智能网页信息过滤模型

设计一个针对网络不良信息的智能信息过滤模型．通过对特征提取常用方法的研究,选择文档频率阔值、X2-统计量和人工提取相结合的方法来进行特征提取,并利用VSM方法来表示文本;同时提出创建主词典和同、近义词两个词典来作为特征词典,既降低向量空间维数。又提高了特征提取的准确率,利用KSOM网络来训练文本分类机。     

基于改进K近邻的垃圾邮件过滤技术

提出了一种基于K近邻（KNN）原理的快速文本分类算法。该算法不仅具有原始K近邻算法分类效果好的优点,还通过对训练样本进行压缩,消除相似度之间的比较,提高了分类效率。实验表明,该算法用于邮件过滤系统时,分类效果要优于基于朴素贝叶斯分类器的二项独立模型和多项式模型,而分类的时间复杂度与其相当,完全可以应用于实时邮件过滤。     

基于网格的垃圾邮件过滤系统

目前实际应用的垃圾邮件过滤技术效果不太理想,尤其是对垃圾邮件的误判率和漏判率问题较为突出.其中,基于概率统计的简单贝叶斯分类算法相对而言效果较好.为提高垃圾邮件过滤系统的分类准确率和效率,利用网格技术资源高度共享的优势,并对Bayes分类算法的应用模式进行改进,提出了一种基于网格的垃圾邮件过滤系统方案.     

基于神经网络集成的垃圾邮件过滤系统设计

垃圾邮件的处理是电子邮件服务中非常重要的功能,该文在对标准邮件集表示为向量空间模型,降维处理处理工作的基础上,运用神经网络集成的方法来构造邮件分类器,对邮件进行过滤;该方法在垃圾邮件语料库上进行了实验,实验证明该方法对于垃圾邮件的过滤有较好的效果。     

电子邮件过滤新方法的研究与实现

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文提出了一种基于向量空间模型的电子过滤系统,并对向量空间模型进行了改进,达到了较好的过滤垃及邮件的目的。     

电子邮件过滤新方法的研究与实现

电子邮件给人们带来极大便利,但垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害.传统的邮件过滤方法的过滤精度较低,不能很好满足需要.文中提出了一种基于向量空间模型的电子邮件过滤系统,并对向量空间模型进行了改进:采用字作为文本向量的特征表示,并且在字频向量的特征提取时采用了一种新的特征提取函数,从而提高了邮件分类的精度,达到了较好的过滤垃圾邮件的目的.     

电子邮件过滤新方法的研究与实现

电子邮件给人们带来极大便利,但垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。传统的邮件过滤方法的过滤精度较低,不能很好满足需要。文中提出了一种基于向量空间模型的电子邮件过滤系统,并对向量空间模型进行了改进:采用字作为文本向量的特征表示,并且在字频向量的特征提取时采用了一种新的特征提取函数,从而提高了邮件分类的精度,达到了较好的过滤垃圾邮件的目的。     

一种基于域名的非法网站过滤技术

近年来,因特网上有大量包含非法或者不健康信息的网站,对非法网站进行过滤尤为重要。通常的做法是利用网页中记载的信息对网站进行分类,论文提出一种基于N-gram的朴素贝叶斯分类器,利用网站的域名对网站进行分类。作者采用该方法来自动识别包含不健康信息或非法信息的网站,实验结果证明,该方法具有相当的准确度。目前,该方法已经应用到某软件公司的网络防火墙产品中。     

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。     

基于BP神经网络的文本自动分类系统设计

在广泛研究现有文本自动分类方法的基础上,发现人工神经网络具有很强的自学习性、自组织性、联想记忆功能和推理意识等,在文本自动分类上有着独特的优势.为此,设计一个基于神经网络的文本自动分类系统.该系统采用模块化的设计,关键算法和功能均封装在模块中,使系统具有良好的扩展性.     

一种基于SMO算法的垃圾邮件过滤系统设计

垃圾邮件问题日益严重,给人们带来了极大困扰.基于SMO算法的垃圾邮件过滤方法将统计方法应用到垃圾邮件的判定上,是进行垃圾邮件处理的有效手段.本文介绍了基于SMO算法的垃圾邮件过滤系统模型,并对中文分词、特征选择、SMO算法等关键技术进行了阐述.SMO算法的引入势必会使系统在高效过滤垃圾邮件的同时,提高处理数据的速度.     

基于数据挖掘方法的电子邮件过滤

电子邮件在给人们带来很多方便抽时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件,帮助用户寻找到所需要的有用邮件。本文介绍了一个基于数据挖掘方法的邮件过滤系统原型,给出了Bayes方法的几个基于概念,并重点讨论了要实现这个系统所需要处理的几个关键问题。     

邮件网络协同过滤机制研究

基于Enron邮件集合探索真实邮件网络,揭示出邮件网络的无标度特性和有限小世界特性. 在此基础上,依据用户间交互强度设计出垃圾邮件协同过滤机制,通过调整参数λ,用户可以决定主要是依靠自己还是其他用户协同进行垃圾信息过滤. 算法即使在没有对用户个人阅读习惯充分训练的情况下,也可以通过基于交互强度的网络协同方式实现良好过滤. 同时为了解决Enron数据集缺乏标注的情况,基于训练样本集W和测试样本集T独立同分布的假设,利用改进的EM (Expectation maximization)算法最小化W∪T集合上风险函数,给出了未知样本的一个良好标注. 真实数据上的实验表明,同单机过滤和集成过滤方法相比,协同过滤能够提高平均过滤精度且方法简单易行.