發(fā)布時(shí)間：2018-04-18 17:24

  本文選題：垃圾郵件 + 樸素貝葉斯��； 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年04期

【摘要】：樸素貝葉斯(NB)是一種簡單高效的分類算法,且在垃圾郵件過濾中得到廣泛應(yīng)用,但是其屬性間獨(dú)立性的假設(shè)在一定程度上影響了分類效果.針對這一問題,提出一種改進(jìn)的NB算法——FOA-NB算法.該算法將NB算法與果蠅優(yōu)化算法(FOA)相結(jié)合,根據(jù)不同特征屬性對分類的影響程度賦予不同的權(quán)值,通過FOA對權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,得到全局最優(yōu)特征權(quán)向量,該算法在保留NB算法的簡潔高效的優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),通過權(quán)值優(yōu)化獲取更加具有決策性的特征屬性,從而提高垃圾郵件過濾的正確率和召回率.通過仿真實(shí)驗(yàn)與NB算法、加權(quán)貝葉斯(WB)進(jìn)行對比,結(jié)果表明FOA-NB算法使得垃圾郵件過濾效果得到明顯改善,正確率和召回率均有所提高,且提高幅度約為5%.
[Abstract]:Naive Bayesian Bayes (NB) is a simple and efficient classification algorithm, which is widely used in spam filtering. However, the assumption of independence among attributes affects the classification effect to some extent.To solve this problem, an improved NB algorithm, FOA-NB algorithm, is proposed.This algorithm combines NB algorithm with Drosophila optimization algorithm. According to different feature attributes, it gives different weights to the classification, and optimizes the weights through FOA to obtain the global optimal feature weight vector.While preserving the advantages of simplicity and efficiency of NB algorithm, the algorithm obtains more decision-making feature attributes through weight optimization, thus improving the accuracy and recall rate of spam filtering.Compared with NB algorithm and weighted Bayesian FOA-NB algorithm, the simulation results show that the FOA-NB algorithm can significantly improve the spam filtering effect, the accuracy and recall rate are improved, and the increase is about 5%.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51565046)
【分類號】：TP393.098

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本文編號：1769336