本文選題：粗糙集 + 決策粗糙集(DTRS)��； 參考：《重慶郵電大學學報(自然科學版)》2013年01期

【摘要】：提出一種基于決策粗糙集(decision-theoretic rough set,DTRS)模型的郵件過濾方法(spam filtering based onDTRS,SFDTRS)。首先用α-正域約簡理論對郵件數(shù)據進行屬性約簡,然后根據最小風險Bayes決策方法,將無法明確判斷的郵件用DTRS模型的邊界域進行刻畫,實現(xiàn)正常郵件、垃圾郵件和可疑郵件的三枝決策。仿真實驗表明:SFDTRS方法能顯著降低數(shù)據的維度,保證郵件過濾效果的同時,提高模型訓練和郵件過濾的效率。
[Abstract]:A spam filtering based on DTRS (spam filtering based on DTRS) model based on decision decision rough setter (DTRS) model is proposed. Firstly, the attribute reduction of mail data is performed by using 偽 -positive domain reduction theory, and then, according to the minimum risk Bayes decision method, the indeterminate mail is characterized by the boundary domain of the DTRS model to realize the normal mail. Three decisions about spam and suspicious mail. Simulation results show that the weight SFDTRS method can significantly reduce the dimension of data, ensure the effectiveness of mail filtering, and improve the efficiency of model training and mail filtering.
【作者單位】： 四川理工學院計算機學院;四川師范大學計算機科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(61202191,71202165)~~
【分類號】：TP18;TP393.098

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1864001