【摘要】：統(tǒng)計學習方法現(xiàn)已大量應用于垃圾郵件識別,其中表現(xiàn)突出的包括貝葉斯過濾器、支持向量機等。近年來,為應對日益嚴重的垃圾郵件問題,提出諸多改進算法或創(chuàng)新思路。通過改進Porter Stemmer并使之適用于垃圾郵件過濾,從而充分提取文本的有效特征,摒棄冗余信息,加強了過濾效果;將改進方法的Porter Stemmer與原方法分別應用于線性核、高斯核、多項式核支持向量機以及貝葉斯過濾器,對比實驗結(jié)果可知,錯誤率分別下降了63.7%,63.1%,61.3%和11.4%,證明了改進方法的顯著效果;另外,實驗結(jié)果證明SVM過濾器顯著優(yōu)于貝葉斯過濾器,且能更大程度體現(xiàn)改進方法的優(yōu)勢;最后,給出多種定量評價和語義角度的分析,啟發(fā)采用用戶個性化定制的過濾器。
[Abstract]:Statistical learning method has been widely used in spam recognition, including Bayesian filter, support vector machine and so on. In recent years, in order to deal with the increasingly serious problem of spam, many improved algorithms or innovative ideas have been put forward. By improving Porter Stemmer and making it suitable for spam filtering, the effective features of text are fully extracted, redundant information is discarded, and the filtering effect is strengthened. The improved Porter Stemmer and the original method are applied to linear kernel, Gaussian kernel, polynomial kernel support vector machine and Bayesian filter, respectively. Compared with the experimental results, the error rate decreases by 63.7% and 63.1%, respectively. 61.3% and 11.4% respectively, which proved the remarkable effect of the improved method. In addition, the experimental results show that the SVM filter is significantly superior to the Bayesian filter and can reflect the advantages of the improved method to a greater extent. Finally, a variety of quantitative evaluation and semantic analysis are given to inspire the adoption of customized filters.
【作者單位】： 中山大學數(shù)學學院;
【基金】：國家自然科學基金(61272338)部分資助
【分類號】：TP393.098

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