基于改进Naïve Bayes的垃圾邮件过滤模型研究

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的Naïve Bayes过滤模型（NBF）,指出了期望交叉熵（ECE）特征词选取方法的不足。提出了改进的Naïve Bayes垃圾邮件过滤模型（A-NBF）,用改进的期望交叉熵（AECE）选取垃圾邮件特征词,并在邮件分类过程中对特征词进行加权,从而提高对垃圾邮件过滤的精度。实验结果可以看出A-NBF比NBF在过滤精度方面有明显的提高。     

基于改进Nave Bayes的垃圾邮件过滤模型研究

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的NaveBayes过滤模型(NBF),指出了期望交叉熵(ECE)特征词选取方法的不足。提出了改进的NaveBayes垃圾邮件过滤模型(A-NBF),用改进的期望交叉熵(AECE)选取垃圾邮件特征词,并在邮件分类过程中对特征词进行加权,从而提高对垃圾邮件过滤的精度。实验结果可以看出A-NBF比NBF在过滤精度方面有明显的提高。     

基于结构特征的nBayes双层过滤模型

由于算法的简单和效果的出色,Nave Bayes被广泛地应用到了垃圾邮件过滤当中。通过理论与实验分析发现,结构差异较大的邮件集特征分布差异也较大,这种特征分布差异影响到了Nave Bayes算法的效果。在此基础上,论文提出了一种基于结构特征的双层过滤模型,对不同结构的邮件使用不同的Nave Bayes分类器分开训练和学习。实验分析表明,Nave Bayes使用该模型之后效果有明显的提高,已经与SVM非常接近。     

基于字符语言模型的垃圾邮件过滤

基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。该文先简单综述了当前基于内容的垃圾邮件过滤中采用的各种技术,在此基础上提出将基于字符的语言模型应用于垃圾邮件过滤任务中,并通过实验对比了该方法与Nave Bayes、SVM和基于词的语言模型方法的性能差异,以及不同n值、不同特征选择方式对过滤结果的影响。实验结果表明,基于字符的语言模型实现简单且具有很高的性能,能较好地满足大规模在线邮件系统的需要,具有很高的实用价值。     

基于支持向量机的垃圾邮件过滤方法

针对中英文混合垃圾邮件过滤问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的过滤方法和融合多种分类特征的框架.通过改进SVM中线性核的表示方式,解决存储空间和计算最问题.通过领域术语自动抽取技术,增强垃圾邮件过滤的语义单元识别能力,提高垃圾邮件分类性能.在跨语言大规模语料库上的实验表明,采用SVM比采用Good-Turing算法平滑的朴素贝叶斯模型泛化性能提高了6.13%,分类精度比最大熵模型提高了8.18%.     

基于小样本学习的垃圾邮件过滤方法

针对客户端垃圾邮件过滤器难以获取足够训练样本的问题,提出一种基于小样本学习的垃圾邮件过滤方法,利用容易获取的未标记样本提高垃圾邮件过滤的性能。该方法使用已标记的小样本邮件实例集训练一个初始Na?ve Bayes分类器,以此标注未标记邮件,再使用所有数据训练新的分类器,利用EM算法进行迭代直至收敛。实验结果证明,当给定5个~20个已标记小样本训练邮件时,该方法可有效提高垃圾邮件过滤性能。     

层次式文本分类的Nave Bayes改进方法

Nave Bayes方法在文本分类中的决策强烈依赖于主观选择的样本关于类别的分布。本文利用层次式分类的特点并引入概率条件改进Nave Bayes方法,使其在每个内部类别所属的子类局部数据中进行决策,缓解了全局数据分布对分类器的影响,部分克服了数据偏斜问题。实验表明,改进方法在层次式分类中的效果较Nave Bayes方法有显著提高。     

垃圾邮件过滤中信息增益的改进研究

针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题,提出了一种改进的信息增益方法。首先利用特征词的先验概率定义增益比,然后利用增益比对特征词为整个分类所提供的信息量进行放大或弱化,从而对特征词的类别条件熵计算作了改进,采用极大后验假设朴素贝叶斯决策方法在英文语料库上进行实验,通过召回率、正确率、精确率和错误率对算法进行评价分析。实验结果表明,改进后的算法提高了过滤器的分类精度,降低了过滤器对合法邮件的误判给用户带来的损失。     

扩展内容过滤应对新型垃圾邮件

随着信息的迅猛增长,垃圾邮件问题日益严重。如何有效地过滤垃圾邮件成为研究的热点问题。介绍了目前比较常见的几种垃圾邮件过滤技术,分析了垃圾邮件制造者采用的各种新型手段,如简繁体混编、汉字拆分、词间加入特殊字符等,试图绕过基于内容的关键词检查。针对其中几种典型的新型垃圾邮件编写手段,提出改进的中文分词策略,结合基于内容的关键词检查,提出基于特征词扩展的内容检查过滤机制。实验验证改进后的过滤模型可在一定程度上提高对新型垃圾邮件的识别率。最后,对基于特征词扩展思想在网络内容安全和健康过滤上的应用做了展望。     

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.