【摘要】：電子郵件分類有利于垃圾郵件的過濾,節(jié)省網(wǎng)絡資源。為了提高郵件分類的精度,提出了改進支持向量機的電子郵件分類器模型。首先提取電子郵件的原始特征,并采用主成分分析法對特征進行選擇,減少特征數(shù)量,提高郵件分類效率;然后采用支持向量機建立電子郵件分類器,并對傳統(tǒng)支持向量機參數(shù)選擇方法進行改進,改善郵件分類效果,最后采用郵件分類的標準數(shù)據(jù)庫——UCI進行性能分析。結(jié)果表明,改進支持向量機解決了當前電子郵件分類模型的不足,獲得了理想的電子郵件分類效果,分類結(jié)果可以幫助管理人員攔截垃圾郵件。
[Abstract]:E-mail classification is beneficial to spam filtering and saving network resources. In order to improve the accuracy of mail classification, an improved support vector machine (SVM) model of email classifier is proposed. Firstly, the original features of email are extracted, and the features are selected by principal component analysis (PCA) to reduce the number of features and improve the efficiency of email classification. Then, support vector machine (SVM) is used to build an e-mail classifier. The traditional support vector machine parameter selection method is improved to improve the effect of mail classification. Finally, the standard database of mail classification is used to analyze the performance of UCI. The results show that the improved support vector machine solves the shortcomings of the current email classification model and achieves an ideal email classification effect. The classification results can help managers intercept spam.
【作者單位】： 瓊臺師范學院信息技術系;
【分類號】：TP393.098;TP18

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本文編號：2147585