基于朴素贝叶斯分类器邮件分类系统的改进

目前朴素贝叶斯分类方法在电子邮件分类起到了良好的效果,但是并不能100％区分垃圾邮件与非垃圾邮件,然而在商业应用中,我们不能遗漏任何一封重要邮件。本文先简单介绍Bayes方法,然后提出一种对目前的Bayes分类方法的改进思想和方法。     

基于贝叶斯网络的垃圾邮件自动识别

在分析反垃圾邮件技术发展现状的基础上,提出一种基于贝叶斯智能分析的垃圾邮件识别方法,利用邮件中的词串作为构建贝叶斯网络的特征参数对网络进行训练,并用训练好的贝叶斯网络对邮件进行识别.实验结果表明文中提出的方法有良好的自学习能力及自适应性,具有较强的实用性.     

基于粗糙集的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法

邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件头及邮件内容的主要形象特征给出了一种新的邮件特征集提取方法。用粗糙集的信息观点度量了各属性的重要性,并以此为权重进行加权朴素贝叶斯垃圾邮件过滤,有效地解决了朴素贝叶斯分类中的条件依赖性问题。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法的有效性。     

基于特征项区分度的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法

如何高效地特征提取和分类算法设计是衡量基于内容邮件过滤技术优缺点的关键。针对互信息MI(Mutual Information)特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法,通过引入特征项区分度的概念,分析特征项在分类中区分能力之间的差异,进而提出一种兼顾特征项区分度和互信息的特征提取算法。通过进一步将区分度添加到分类算法设计中,最终提出一种加权朴素贝叶斯算法,高效地解决基于内容邮件过滤问题。实验结果证明,改进后的算法在召回率、精确率和正确率上均有明显提高,且分类性能更加稳定。     

基于贝叶斯和人工免疫系统的反垃圾邮件技术分析

在基于内容的各种反垃圾邮件技术中,基于贝叶斯的反垃圾邮件技术显示出了较强的分类能力和较高的准确性,而基于人工免疫系统的反垃圾邮件技术则具有良好的自适应、自学习和鲁棒性。两种技术的结合,在实践测试中取得了良好的效果。     

一种改进的贝叶斯邮件过滤算法

贝叶斯过滤算法是反垃圾邮件过滤技术中应用最为广泛的方法之一。考虑到邮件的错误分类对邮件接收者带来的损失不同,引入判定垃圾邮件是判定正常邮件的λ倍作为最终邮件分类依据;同时,为了提高贝叶斯过滤算法的分类质量,运用遗传算法来对邮件中正文和标题的特征词在邮件分类中不同的重要程度做区分。最后用实际的邮件样本对改进后的算法进行验证,验证结果表明,利用遗传算法优化配合贝叶斯过滤算法能有效提高邮件分类的质量。     

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。     

反垃圾邮件技术浅析

垃圾邮件目前已经成为互联网上巨大的危害之一,不仅消耗网络资源,浪费用户的存储空间,甚至造成生产力的损耗,引起了社会的广泛关注和研究人员的深入研究。本文综述了目前反垃圾邮件通常应用的技术,并总结各项技术的优劣,提出了反垃圾邮件的技术策略及治理方法。     

贝叶斯网络模型在反垃圾邮件中的应用

近些年,网络上的垃圾邮件肆意横行,令人深恶痛绝,因此反垃圾邮件就成了亟待解决的问题。而贝叶斯网络理论的研究为反垃圾邮件指出了一个明确方向。贝叶斯推断理论提供一种概率手段,为数据建模提供了个统一的框架,而且它为算法的分析提供了理论基础。本文在对贝叶斯网络分类模型形式化描述的基础上,设计了一个基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型。实验证明,利用基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型对邮件进行分类时可以获得较高的准确率和不错的查全率。     

一种基于多贝叶斯算法的垃圾邮件过滤方法

贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛。针对算法提高精确率和召回率的矛盾,提出了一种新的基于多贝叶斯算法组合的垃圾邮件过滤方法,并给出了不同方法下中、英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垃圾邮件的过滤性能。     

一种基于朴素贝叶斯分类的性能预测方法

基于朴素贝叶斯分类提出了一种复杂应用系统的性能预测方法.利用应用系统性能测试的结果作为训练集,引入朴素贝叶斯分类方法训练分类器,再将该分类器包装成预测模块嵌入应用系统,对响应时间等多种性能属性进行预测.与传统方法相比,该方法具有准确度高、构造简单、效率高、鲁棒性强、松耦合等优势.在针对金融报表系统的对比实验中准确率达到...     

新的基于最小风险的贝叶斯邮件过滤模型

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的基于最小风险的朴素贝叶斯模型,提出了一种新的基于直线几何分割的朴素贝叶斯邮件过滤模型LGDNBF,定义了新的风险因子。新的风险因子对决策风险的描述更加精确,同时使得LGDNBF具有一定的可扩展性。实验结果证明,LGDNBF的分类准确率比传统的基于最小风险的朴素贝叶斯模型有明显的改善。     

基于校园内网的反垃圾邮件技术的研究

随着校园网信息化的进程不断的加快,越来越多的学校搭建了自己的邮件系统,提供给教师或学生使用,系统除了SMTP会话层的反垃圾邮件措施,SurfControl邮件安全信息网关RiskFilter在应用层上,反垃圾邮件引擎ASA集成了四种反垃圾邮件技术:数字指纹、启发式分析、语义分析和Internet威胁库,由SurfControl全球众多内容安全专家,365x7x24小时不间断维护更新ASA数据库,每天自动更新4次,提供准确率高于99.2%、误判率低于0.1%的垃圾邮件过滤效果。该文通过对垃圾邮件的处理办法进行比较,结合校园邮件的特点,提出了有关实际应用的解决方案,以便更好地满足校园网的邮件系统的需求。     

基于贝叶斯的反垃圾邮件技术探讨

本文分析了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤技术,发现该算法忽略了把合法邮件错判为垃圾邮件带来的损失。针对该缺陷,提出了基于最小期望损失的贝叶斯过滤算法。在该算法中引入了期望损失因子,分析了期望损失因子与准确率的关系。最后用实际的邮件样本对改进后的算法进行了验证,验证结果表明,选取合适的期望损失因子值,最小期望损失的贝叶斯过滤算法能有效提高邮件过滤的准确率。     

决策树、朴素贝叶斯和朴素贝叶斯树的比较

利用数据挖掘工具Weka,在常态数据集adult上进行实验,从时间、正确率、误差率三个指标对比分析J48（C4．5决策树）,朴素贝叶斯分类器,朴素贝叶斯树（NBTree）三种分类算法．结论为：在内存充足,时间要求不高的情况下,使用朴素贝叶斯树（NBTree）能获得更高的正确率和错误率;J48则是一种折中的方案;朴素贝叶斯分类器完成时间最短,但正确率和错误率为三种算法中最差．     

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。     

基于改进朴素贝叶斯的入侵检测方法

工业控制系统的网络安全问题越来越严峻,遭到的入侵威胁也越来越复杂。伴随着网络的开放性、复杂性不断增强,入侵威胁正在不断加深。为了抵御愈趋复杂和多样的入侵威胁,需要设计高效的入侵检测方法。朴素贝叶斯分类算法是一种有效而简洁的分类算法,能较好地应用于工业控制系统网络的入侵检测。但是它的属性独立性假设使得该方法无法表示属性变量之间存在的关系,影响了它的分类效果。针对该缺陷,借鉴前人的经验,提出了一种改进综合加权系数的朴素贝叶斯分类算法(Compositive Weighted Naive Bayes Classification,CWNBC)。该算法既考虑了不同属性取值对分类结果的影响,又考虑了属性值的内容对分类的影响,巧妙地引入了综合加权系数。将该算法与其他几种算法比较,经实验表明,该分类算法有较高的分类准确率,能更好地适用于比较复杂的工业控制系统网络的入侵检测。     

贝叶斯过滤在邮件安全网关中的应用

论述了利用贝叶斯统计分析的方法来过滤互联网中垃圾邮件的基本原理和方法.     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术综述

介绍贝叶斯方法的理论依据及近几年的典型贝叶斯分类方法,并给出不同方法下垃圾邮件过滤实验数据对比,总结贝叶斯方法在垃圾邮件处理中的优点和局限性,并提出下一步可能的研究方向.     

改进的朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法

介绍了朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法,对于朴素贝叶斯算法中条件概率的计算,选用了多变量贝努里事件模型的计算方法,在多变量贝努里事件模型的基础上进行了改进,并在Ling-Spam语料库上进行实验,实验结果表明改进后的算法有效地提高了过滤器的召回率和精确率,并且降低了过滤器的错误率。