【摘要】：研究網(wǎng)絡(luò)通信垃圾郵件過濾優(yōu)化問題,由于存在隨機(jī)性,傳統(tǒng)的垃圾郵件過濾方法均以內(nèi)容過濾為主,未考慮其它因素,郵件內(nèi)容過多會(huì)造成確認(rèn)特征過多,而內(nèi)容過少則會(huì)影響確認(rèn)的準(zhǔn)確性,未全面考慮其它可識(shí)別特在因素,具有檢測效率低和誤差率高的缺陷。提出一種基于Kalmann濾波器和主元特征相似判斷模型的垃圾郵件過濾方法,提取郵件的結(jié)構(gòu)主元特征,采用Kalmann濾波器的權(quán)值更新模型調(diào)整特征項(xiàng)的權(quán)重,如果出現(xiàn)新信息,則運(yùn)算全部特征相權(quán)重和,并將其轉(zhuǎn)化成概率值,若概率值高于設(shè)置的閥值,通過主元相似判斷模型分析待識(shí)別郵件,準(zhǔn)確過濾相應(yīng)的垃圾郵件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)方法能夠具有較高的垃圾郵件識(shí)別效率和精確度,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:The optimization of spam filtering in network communication is studied. Due to the randomness, the traditional spam filtering methods are mainly based on content filtering, without considering other factors, too much email content will lead to too many confirmation characteristics. However, too little content will affect the accuracy of the confirmation, not taking into account other identifiable specific factors, which has the defects of low detection efficiency and high error rate. This paper proposes a spam filtering method based on Kalmann filter and principal component feature similarity judgment model, extracts the structural principal component feature of e-mail, adjusts the weight of feature item by the weight update model of Kalmann filter, if new information appears, Then the sum of all characteristic phase weights is calculated and converted into probability value. If the probability value is higher than the set threshold, the message to be identified is analyzed by principal component similarity judgment model, and the corresponding spam e-mail is filtered accurately. The experimental results show that the improved method has high efficiency and accuracy of spam recognition and has strong application value.
【作者單位】： 南通大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61171132) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK2010280) 南通市應(yīng)用研究計(jì)劃項(xiàng)目課題(BK2011003,BK2012034)
【分類號(hào)】：TP393.098

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本文編號(hào)：2447029