本文關鍵詞：基于Elastic Net-Decision Tree的垃圾郵件過濾研究

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【摘要】：針對垃圾郵件文本數(shù)據(jù)高維、稀疏及詞條相關等特點,提出Elastic Net-Decision Tree(EN-DT)兩步分類算法。第一步,利用Elastic Net提取郵件文本特征變量,將高維文本數(shù)據(jù)降至低維。第二步,將所提取的低維特征變量輸入到Decision Tree中進行郵件分類。根據(jù)分類評價指標對分類結果進行評價。利用Mark Hopkins等人收集的Spam郵件文本數(shù)據(jù)進行仿真,實驗結果表明相比于PLS、PCA和Lasso等算法EN-DT分類性能更佳。
【作者單位】： 華東交通大學電氣與電子工程學院;
【關鍵詞】： 垃圾郵件 Elastic Net 決策樹
【基金】：國家自然科學基金(61263010;60904049) 江西省青年科學基金(20114BAB211014) 江西省教育廳研究項目(GJJ14399) 國家留學基金(2011836118)資助
【分類號】：TP393.098
【正文快照】： 江西省青年科學基金(20114BAB211014),江西省教育廳研究項目(GJJ14399)、國家留學基金(2011836118)資助隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,電子郵件的使用越來越廣泛,給人們日常交流帶來極大方便。然而其副產(chǎn)品垃圾郵件正像洪水一樣侵襲著全球互聯(lián)網(wǎng)。垃圾郵件不僅占用了大量的網(wǎng)絡存儲空

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【相似文獻】

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