發(fā)布時(shí)間：2018-08-15 14:30

【摘要】：針對現(xiàn)有貝葉斯算法應(yīng)用于垃圾郵件過濾時(shí),貝葉斯貝努利模型對郵件文本特征向量進(jìn)行處理不能區(qū)分特征向量的重要性,導(dǎo)致郵件分類召回率低,同時(shí)還存在合法郵件被誤判的風(fēng)險(xiǎn)的問題,采用貝葉斯多項(xiàng)式模型對特征向量進(jìn)行加權(quán)處理來區(qū)分特征向量的重要性;然后,采用低風(fēng)險(xiǎn)策略來降低合法郵件被誤判的風(fēng)險(xiǎn),提出基于多項(xiàng)式模型和低風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯垃圾郵件過濾算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對于不同數(shù)量的特征項(xiàng),該算法能夠有效提高郵件分類的正確率與召回率,降低合法郵件被誤判的風(fēng)險(xiǎn),并在過濾文本字符數(shù)量較大的郵件時(shí),具有性能平穩(wěn)、波動(dòng)小的特點(diǎn)。
[Abstract]:When the existing Bayesian algorithm is applied to spam filtering, Bayesian Bernoulli model can not distinguish the importance of message text feature vector, which leads to low recall rate of mail classification. At the same time, there is the risk of legal mail being misjudged. Bayesian polynomial model is used to weight the feature vector to distinguish the importance of feature vector, and then the low risk strategy is adopted to reduce the risk of legal mail misjudgment. A Bayesian spam filtering algorithm based on polynomial model and low risk is proposed. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the accuracy and recall rate of mail classification, reduce the risk of legal mail misjudgment, and have a stable performance when filtering messages with large number of text characters. Characteristic of being less volatile.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272401,61133005,61173167,61070194) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“973”計(jì)劃)子項(xiàng)目(2012CB315801)
【分類號(hào)】：TP393.098

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2184492