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| 基于粗糙集的增量式垃圾邮件过滤方法研究 | |
| 作者单位： | ;1.河南省地震局 |
| 摘 要： | 在粗糙集理论基础上,提出一种增量式的垃圾邮件过滤方法。该方法将邮件样本的局部最小确定性作为阈值来控制规则产生,并在邮件识别过滤过程中增加了反馈环节,将错判和未识别样本作为增量样本进行再学习,动态调整邮件规则的置信度。根据阈值选择可信度较高的规则进行更新,从而减少了规则的个数,提高了样本的正确识别率,最后用实验证明了该方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 垃圾邮件过滤 粗糙集理论 增量学习 ILRS算法 |
An approach for incremental spam filtering based on rough set theory |
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