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。     

基于Bayes的一种改良垃圾邮件过滤模型

文章首先分析了垃圾邮件的产生机理,介绍了目前比较常见的几种垃圾邮件过滤技术,然后从朴素贝叶斯的理论依据出发,针对当前应用于重要商业领域的垃圾邮件过滤系统的不足,设计了一种应用多级邮件策略的新模型,并通过实验比较证明新模型的应用在一定程度上提高了垃圾邮件过滤系统的查全率和查准率。     

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.     

改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术研究

设计一种基于改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,通过朴素贝叶斯过滤算法以及该算法在反垃圾邮件中的八个处理步骤,分别建立三个哈希表,设置阈值来判别邮件是否为垃圾邮件.     

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。     

垃圾邮件过滤的贝叶斯方法综述

目前,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,将机器学习的相关方法应用于垃圾邮件的搜索和判定是进行大量垃圾邮件处理的有效方法。由于贝叶斯分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类方法受到了广泛的关注。主要介绍了贝叶斯方法的理论依据和实现方法,总结了近几年的贝叶斯分类方法的研究情况和贝叶斯方法在垃圾邮件处理中应用的优点和局限性,并提出了下一步可能的研究方向。     

基于优化Naive Bayes的垃圾邮件过滤

针对朴素贝叶斯算法在垃圾邮件上的“独立性假设”条件这一不足,可以利用神经模糊技术来修正朴素贝叶斯分类算法。通过摒除模糊系统和神经网络各自的缺点,结合各自的优点组成了神经模糊系统。对贝叶斯分类算法及Naive Bayes算法在垃圾邮件处理上的最新应用进行了介绍,在此基础上,展望了该算法进一步的研究工作。     

应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤研究

在垃圾邮件过滤中,考虑到特征词对合法邮件和垃圾邮件分类贡献的不同,通过定义分类贡献比系数,将特征词分类贡献的思想应用到特征选择和朴素贝叶斯过滤器的设计中,在英文语料库上进行实验,实验结果表明,应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤方法可以有效提高过滤器对合法邮件和垃圾邮件的识别能力,降低过滤器对合法邮件和垃圾邮件的误判率。     

一种基于贝叶斯理论实现垃圾邮件过滤的方法

本文介绍了基于贝叶斯理论的实现垃圾邮件过滤的方法,详细介绍了贝叶斯理论及实现方法.     

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。     

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。     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术

垃圾邮件已成为损耗生产力的问题,反垃圾邮件技术不断出现,基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术有其独特的优势,研究针对中文的贝叶斯垃圾邮件过滤技术具有理论和现实的意义。     

基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤系统设计与实现

该文设计并实现了一种基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤系统。传统的贝叶斯方法对邮件进行过滤时,将邮件视为一个无序关键词的向量空间,丢掉了词与词之间,句子之间的相互关系。该文则将邮件视为句间有序,句子内部关键词无序但是相关的部分有序的集合。减少传统方法处理时信息的丢失。得到的实验结果比传统方法更好。     

一种基于内容的垃圾邮件过滤系统的设计

众所周知，垃圾邮件问题已经是当今网络世界的一个严重问题。大量无用，甚至有害的信件在网络传播，不仅消耗了大量的网络资源，而且还严重威胁到邮件系统用户信息的安全。本文将用采用基于内容的文本检索过滤技术对电子邮件进行判别及分类．     

用白名单脚本拦截垃圾邮件

一位Exchange管理员编写了一个批处理文件脚本，该脚本可以使用白名单来消除垃圾邮件。同时让公司继续保留它的智能邮件筛选器黑名单。[编者按]     

中文垃圾邮件过滤技术研究

介绍现在普遍采用的几种垃圾邮件过滤方法,对基于内容的过滤方法中的贝叶斯算法和Winnow算法进行详细的介绍.目前研究中文垃圾邮件的各类文献都基于不同的语料库,缺乏算法之间的效果比较分析.分别实现贝叶斯和Winnow的改进算法,并对CCERT的一个公开邮件语料库进行测试.测试结果表明,两种算法都达到较好的过滤效果.     

垃圾邮件过滤技术的发展与现状

电子邮件随着Intemet的发展给人们带来了方便，随之而来的垃圾邮件却给人们带来无尽的烦恼。本文针对反垃圾邮件技术发展与现状，对目前已应用或正在研究的垃圾邮件过滤技术进行了分析，为项目组改进垃圾邮件过滤方法的下一步工作做前期准备。     

一种基于成词概率的贝叶斯垃圾邮件过滤方法

贝叶斯分类方法在英文邮件过滤中效果良好,在中文环境下一直表现不佳,而特征选择是垃圾邮件过滤中的重要步骤,它能够有效地改善过滤效果。文中以成词概率作为特征选择的基础,用构造的方法形成候选特征集,然后进一步用信息增益的方法来度量特征与类的关系,选择信息增益较大的N个特征做为最后的特征向量空间。在此基础上利用贝叶斯方法对邮件进行分类,实验结果验证了该方法在分类时间和分类效果上都优于传统的基于机械分词的贝叶斯方法。     

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。