本文關(guān)鍵詞：基于多層grams的在線支持向量機的中文垃圾郵件過濾

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【摘要】：該文提出一種多層grams特征抽取方法來提升基于在線支持向量模型的垃圾郵件過濾器�；谠诰�支持向量機模型的垃圾郵件過濾器在大規(guī)模垃圾郵件數(shù)據(jù)集已取得了很好的過濾效果,但與邏輯回歸模型相比,計算性能的耗時是巨大的,很難被工業(yè)界所運用。該文提出的多層grams特征抽取方法能夠有效減少特征數(shù),抽取更精準有效的特征,大幅降低模型的運行時間,同時提升過濾器的過濾效果。實驗表明,該方法使得在線支持向量機模型的運行時間從10337s減少到3784s,同時模型(1-ROCA)%降低了一半。
【作者單位】： 哈爾濱理工大學圖書館;哈爾濱理工大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 特征抽取 支持向量機 垃圾郵件過濾。
【分類號】：TP393.098;TP181
【正文快照】： 1引言近年來,垃圾郵件給電子郵件行業(yè)帶來了很多問題,給人們生活造成了影響,個人和公司由于接收垃圾郵件和區(qū)分垃圾郵件而占用大量網(wǎng)絡(luò)資源和時間。同時垃圾郵件也是一個有利可圖的商業(yè)模式,因為垃圾郵件發(fā)送者只需要付出很小的代價就能得到豐厚的回報。由于垃圾郵件導致了經(jīng)

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本文編號：1113006