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。     

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。     

中文垃圾邮件过滤综合方法

随着电子邮件在人们生活中的广泛应用,垃圾邮件的危害也日益引起人们的重视。目前,已经有一些过滤系统在英文环境中取得了较好的过滤效果,但在中文环境中,过滤效果不够理想。针对中文垃圾邮件,提出一种将基于IP的白名单过滤、基于规则的SpamAssassin过滤、基于统计的贝叶斯过滤结合在一起的垃圾邮件综合过滤方法,并在Linux下的实验中取得良好的过滤效果。     

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.     

面向中文垃圾邮件过滤的研究

随时信息技术的不断发展,电子邮件已成为人们普遍的交流工具之一,但随之而来的垃圾邮件却严重影响的这一日常交流方式。为了更好的净化电子邮件的收发环境,反垃圾邮件技术的提高迫在眉睫。目前最为常用的技术之一是基于机器学习的垃圾邮件技术。该技术具有语言无关性,笔者通过对中文垃圾邮件过滤技术进行研究,通过分析中文垃圾邮件的特点,特征提取方法和多种过滤模型,采用4元文法提取方法,在线松弛支持向量机模型(ROSVM)的过滤效果较好。     

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.     

基于最优属性约简的中文邮件过滤系统

对朴素贝叶斯理论作为中文邮件过滤技术进行了分析改进，邮件预处理后，对其进行分词处理，利用基于依赖性的粗糙集最优属性约简方法来对邮件集进行特征维数压缩。条件属性的数目大幅减少，提高了分类的效率。     

基于改进的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法研究

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,而基于贝叶斯的分类方法在垃圾邮件处理上表现了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。本文将一种基于模拟退火遗传算法的贝叶斯分类方法引入到中文垃圾邮件过滤中,提高了分类的精确度。实验证明,算法在邮件过滤中有更好的表现。     

基于CORBA的IDSS

应用CORBA技术解决IDSS设计和实现上的难题。鉴于Web环境下,IDSS各种库的异构和所处平台的差异,提出采用CORBA技术使得不同硬软件平台、分布在网络不同位置的各个对象能够交换信息、分布式处理,以实现IDSS功能。CORBA的核心ORB可使分布在网络各结点的对象实现互操作,而屏蔽了这些对象所在库的结构和平台的差异。CORBA技术的使用有利于克服IDSS开发和应用的瓶颈,提高其科学性和可行性。     

基于贝叶斯理论的中文垃圾邮件过滤技术理论探讨

本文在对中文邮件关键词提取方法、关键词的降维处理与优化提炼以及垃圾邮件识别概率等方面进行理论探讨的同时,较为详细地阐述了中文环境下贝叶斯过滤技术的使用方法,这对有效减少垃圾邮件数量,提高网络利用率具有重要的理论价值和现实意义。     

基于神经网络模型的垃圾邮件过滤器的设计与实现

该文介绍了神经网络模型在垃圾邮件过滤中的应用。首先对通过浏览器收集到的邮件进行分析,将其转换为HTML源代码的形式,再根据HTML语言的特点对其进行特征提取,从而达到邮件预处理的目的。随后又采用LVQ神经网络建立分类器模型,以达到最终分离正常邮件(ham)和垃圾邮件(spam)的目的,对比实验表明,结合HTML代码的特征提取和LVQ神经网络的分类器模型效果更好。     

智能决策支持系统中的知识库系统设计与实现

一个基于面向对象技术的小麦产量预测专家系统。从系统结构、产量预测知识获取及推理机制三方面较完整地探讨了知识库系统的设计与实现方法。     

基于Agent的智能决策支持系统研究与应用

在传统智能决策系统的基础上,结合Agent技术,提出了一种基于Agent的智能决策系统模型——AIDSS,介绍了AIDSS模型的系统结构,阐述了AIDSS模型各个子系统的功能,并在发电厂安全决策系统中初步应用了该模型。经过现场验证,基于该模型的系统能对电厂常见异常情况给出快速、准确的成因分析,提出合理的、建设性的决策意见,提高了运行效率。     

基于数据挖掘和CORBA技术的IDSS模型

阐述了数据仓库和数据挖掘技术在决策支持系统中的作用,并结合其应用,提出了一种基于Agent的智能决策支持系统(IDSS)模型。然后,基于CORBA构件技术给出了模型实现方法,并根据此模型开发了一个专利信息战略分析与决策系统原型。实践证明此模型是可行的。     

基于朴素贝叶斯的中文垃圾短信过滤系统的设计

在传统垃圾短信过滤系统基础上引入了中文分词算法和朴素贝叶斯算法,使其具有了自学习能力,克服了传统垃圾短信系统需要人工设置、无法适应短信内容变化、误判率高的缺点。实践证明该短信过滤系统具有较高的准确率和适应力。     

基于GIS的IDSS模型研究

随着GIS与IDSS技术的不断发展，对两者结合方面的研究也倍受人们关注，本文以此为基点，提出了一个基于GIS和IDSS模型（G－IDSS），并有步骤地介绍了这一模型的框架、特点和功能，同时对其实现过程中涉及的GIS数据仓库，数据挖掘，联机分析等关键技术进行了着重阐述。