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本文针对当前中文垃圾邮件过滤中存在的问题,提出了一种基于贝叶斯算法的中文垃圾邮件过滤模型。实验结果表明。所设计的邮件过滤算法在召回率和准确率上具有良好的应用效果。 相似文献
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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出了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。在朴素贝叶斯算法的基础上,提出了一种基于最小风险贝叶斯方法同Boosting算法相结合的邮件过滤改进算法,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。 相似文献
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为了提高垃圾邮件过滤系统的对邮件过滤的准确性和返回率,论文改进了传统的贝叶斯定理。提出一种改进的垃圾邮件过滤方法,该方法使用基于单词提取特征值和使用特征向量来描述频率。模型降低了垃圾邮件的错误率,总体上提高了系统的过滤性能。与传统贝叶斯公式的假设不同,系统为垃圾邮件样本的每个特征值分配不同的权值,降低了的垃圾邮件判断误差。实验结果表明,论文提出的垃圾邮件过滤方法能够显着提高准确性和返回率,系统性能得到了较大改进。 相似文献
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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。 相似文献
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针对当前中文垃圾邮件过滤中存在的问题,提出了一种基于改进最小风险贝叶斯算法的多层次垃圾邮件过滤方法,并研究了其中关键应用技术。实验结果表明,所设计的多层次过滤算法不但在召回率和准确率上具有一定优势,还具有较高的过滤速率,实际应用性较强。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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本文针对垃圾邮件过滤问题,结合中文自身的特点,把广泛适用于英文文本和邮件分类的朴素贝叶斯过滤方法应用在垃圾邮件网关邮件过滤层;把信息增益修剪方法经过改进作为中文特征选择方法,应用在数据管理层;从而极大提高了垃圾邮件的过滤精度。 相似文献
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目前的图像垃圾邮件过滤技术,大都采用国际上通用的垃圾图像数据集作为训练集,与中国国内图像垃圾邮件的图像特点不一致,图像数据缺乏实时更新,且分类器单一,过滤效果难以保证。针对该问题,在建立国内垃圾邮件图像数据库的基础上,首先提取图像的颜色、纹理和形状特征,再经K-NN分类算法优选出HSV颜色直方图特征对不同分类器进行训练、测试和性能比较,提出将基于粗糙集的K-NN算法、Naive Bayes算法和SVM算法构成的3种基分类器相结合,并基于串行迭代提升的方法形成集成学习的强分类器。该方法可以实现对国内图像垃圾邮件的有效过滤,使图像垃圾邮件过滤的准确率和召回率同时得到提升,分别为97.3%和96.1%,误判率降低到了2.7%。 相似文献
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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. 相似文献
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分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的NaveBayes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NaveBayes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。 相似文献
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电子邮件给我们的生活带来了极大的便利,但是许多无用的信息也随之而来。贝叶斯算法是一种基于内容的垃圾邮件过滤方法,文章首先给出了其应用原理,接着分析了其相比于其他过滤方法的优缺点,特别是其用于处理中文垃圾邮件时的不足之处。最后提出了一些改进措施及发展方向。 相似文献
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