【摘要】：針對目前垃圾郵件過濾技術(shù)僅依賴單一郵件特征實施郵件分類、對郵件特征變化的適應(yīng)性較差等局限,提出一種基于用戶反饋的混合型垃圾郵件過濾方法。以用戶社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系為基礎(chǔ),借助用戶反饋機(jī)制分別實現(xiàn)對基于內(nèi)容與基于身份標(biāo)識的郵件分類知識的動態(tài)更新;在此基礎(chǔ)上采用貝葉斯模型,實現(xiàn)郵件的內(nèi)容特征與發(fā)件人身份標(biāo)識特征在郵件分類中的有機(jī)結(jié)合。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的過濾方法比較,所提方法在郵件特征動態(tài)變化的環(huán)境下能夠獲得更好的郵件分類效果,郵件分類的總體召回率、查準(zhǔn)率、精確率均能達(dá)到90%以上。所提方法能夠在保證郵件分類性能的同時,有效提高郵件分類對郵件特征變化的適應(yīng)性,是已有垃圾郵件過濾技術(shù)的重要補(bǔ)充。
[Abstract]:A hybrid spam filtering method based on user feedback is proposed in view of the limitation that spam filtering technology only relies on a single e-mail feature to implement e-mail classification and has poor adaptability to the change of E-mail characteristics. Based on the user's social network relationship, the dynamic updating of the content-based and identity-based e-mail classification knowledge is realized by means of the user feedback mechanism. On this basis, the Bayesian model is used to realize the organic combination of the content features of mail and the identity of sender in the classification of e-mail. The experimental results show that compared with the traditional filtering method, the proposed method can achieve better mail classification effect under the environment of dynamic change of mail characteristics. The overall recall rate, precision rate and accuracy of mail classification can all reach more than 90%. The proposed method can not only guarantee the performance of email classification, but also effectively improve the adaptability of email classification to the change of email characteristics. It is an important supplement to the existing spam filtering technology.
【作者單位】： 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機(jī)學(xué)院;南開大學(xué)信息技術(shù)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金資助項目(S2011040006119) 廣東省科技計劃項目(2011B040300034)
【分類號】：TP18;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)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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相關(guān)會議論文 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)重要報紙文章 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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6 王美珍;垃圾郵件行為模式識別與過濾方法研究[D];華中科技大學(xué);2009年

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7 楊興華;基于多模態(tài)特征的垃圾郵件過濾技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

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本文編號：2436374