本文關鍵詞：基于RSSI的貝葉斯垃圾郵件過濾算法

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【摘要】：針對現(xiàn)有貝葉斯算法應用于垃圾郵件過濾時,貝努利模型精度低、不能區(qū)分文本特征重要性、多項式模型計算量大、無關特征項浪費計算時間、對出現(xiàn)次數(shù)少的特征項反應敏感等缺點,提出RSSI(remove similar and sensitive items)特征模型。通過計算并比較特征項出現(xiàn)的頻率,去除無關和敏感特征項,減小運算量,增加正確率,減少過擬合。Matlab仿真結果表明,與現(xiàn)有的樸素貝葉斯算法(na錵ve Bayes)和支持向量機(support vector machine,SVM)等算法相比,RSSI算法能顯著減少分類時間,降低合法郵件被誤判的概率。
【作者單位】： 鄭州大學電氣工程學院;
【基金】：教育部高等學校博士學科點專項科研基金項目(20114101110005)
【分類號】：TP393.098
【正文快照】： 0引言基于內容的垃圾郵件過濾法比一般白名單與黑名單技術、規(guī)則過濾以及基于關鍵詞匹配的內容掃描等智能化程度高,可采用屬于有監(jiān)督學習的樸素貝葉斯分類器,實踐結果表明分類效果佳。其中,貝葉斯過濾器是基于文本的過濾技術,準確率較高,但是,現(xiàn)有樸素貝葉斯分類器基于一個假

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