本文選題：垃圾郵件 + 貝葉斯過濾�。� 參考：《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2013年03期

【摘要】：在反垃圾郵件系統(tǒng)中,基于內(nèi)容的過濾技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用,將貝葉斯統(tǒng)計方法應(yīng)用于郵件文本過濾取得了較好的性能。本文利用貝葉斯過濾算法構(gòu)建了反垃圾郵件系統(tǒng)模型,應(yīng)用系統(tǒng)性能評價指標(biāo)對貝葉斯過濾算法的多變量貝努利事件模型和基于詞頻的多項式事件模型進(jìn)行驗證及評價,實驗結(jié)果表明,若保證有充足的訓(xùn)練樣本條件下,并根據(jù)Spam的變異調(diào)整訓(xùn)練樣本集,貝葉斯過濾算法會獲得較高的Spam過濾性能,反垃圾郵件效果顯著。
[Abstract]:In the anti-spam system, the content-based filtering technology has been widely used, and Bayesian statistical method has been applied to the text filtering of mail with good performance. In this paper, the anti-spam system model is constructed by using Bayesian filtering algorithm. The multi-variable Bernoulli event model of Bayesian filtering algorithm and the polynomial event model based on word frequency are validated and evaluated by system performance evaluation index. The experimental results show that if sufficient training samples are guaranteed and the training samples are adjusted according to the variation of Spam, the Bayesian filtering algorithm can achieve high Spam filtering performance and the anti-spam effect is remarkable.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)基金項目(X200801)
【分類號】：TP393.098

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1807679