發(fā)布時間：2018-06-19 18:47

  本文選題：分類算法 + 垃圾郵件�。� 參考：《計算機應用》2014年05期

【摘要】：針對垃圾郵件過濾過程中分類模型難以個性化、難以適應用戶興趣動態(tài)變化的問題,提出了一種基于用戶行為的郵件分類算法。通過分析樸素貝葉(NB)斯分類算法的原理,改造樸素貝葉斯算法,使其具有動態(tài)調整能力。郵件服務器接收到新郵件后自動進行分類判別,用戶瀏覽郵件的過程中對郵件進行操作,根據(jù)用戶對錯分郵件的處理自動將該郵件加入訓練數(shù)據(jù)集,并動態(tài)更新相應特征的統(tǒng)計概率,使郵件分類算法能夠依據(jù)用戶對不同郵件的操作行為動態(tài)調整分類模型,以達到有效過濾垃圾郵件的目的。與常用的貝葉斯分類算法的實驗比較表明在給定小樣本集合進行訓練的情況下,新算法對于垃圾郵件的識別率比傳統(tǒng)的樸素貝葉斯方法、基于風險敏感的樸素貝葉斯方法等提高了10%,獲得了較好的分類性能。
[Abstract]:In order to solve the problem that the classification model is difficult to personalize and adapt to the dynamic changes of users' interests in spam filtering, a classification algorithm based on user behavior is proposed. By analyzing the principle of NBs classification algorithm, the naive Bayes algorithm is modified to make it have the ability of dynamic adjustment. After receiving the new mail, the mail server automatically classifies and discriminates. During the process of browsing the mail, the mail is operated, and the mail is automatically added to the training data set according to the processing of the user's right and wrong mail. The statistical probability of the corresponding features is dynamically updated so that the mail classification algorithm can dynamically adjust the classification model according to the user's operation behavior to achieve the purpose of filtering spam effectively. The experimental results show that the new algorithm is more efficient than the traditional naive Bayesian algorithm in the case of training the set of small samples. The naive Bayes method based on risk sensitivity improves 10% and achieves better classification performance.
【作者單位】： 長沙學院信息與計算科學系;
【分類號】：TP393.098

【參考文獻】

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3 肖e，

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