本文關(guān)鍵詞：堆疊去噪自編碼器在垃圾郵件過濾中的應(yīng)用

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【摘要】：針對垃圾郵件數(shù)量日益攀升的問題,提出了將堆疊去噪自編碼器應(yīng)用到垃圾郵件分類中。首先,在無標(biāo)簽數(shù)據(jù)集上,使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法最小化重構(gòu)誤差,對堆疊去噪自編碼器進行貪心逐層預(yù)訓(xùn)練,從而獲得原始數(shù)據(jù)更加抽象和健壯的特征表示;然后,在堆疊去噪自編碼器的最上層添加一個分類器后,在有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集上,利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法最小化分類誤差,對預(yù)訓(xùn)練獲得的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行微調(diào),獲得最優(yōu)化的模型;最后,利用訓(xùn)練完成的堆疊去噪編碼器在6個不同的公開數(shù)據(jù)集上進行測試。將準(zhǔn)確率、召回率、更具有平衡性的馬修斯相關(guān)系數(shù)作為實驗性能評價標(biāo)準(zhǔn),實驗結(jié)果表明,相比支持向量機算法、貝葉斯方法和深度置信網(wǎng)絡(luò)的分類效果,基于堆疊去噪自編碼器的垃圾郵件分類器的準(zhǔn)確率都高于95%,馬修斯相關(guān)系數(shù)都大于0.88,在應(yīng)用中具有更高的準(zhǔn)確率和更好的健壯性。
【作者單位】： 四川大學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 堆疊去噪自編碼器 垃圾郵件 分類 支持向量機 貝葉斯方法
【分類號】：TP393.098
【正文快照】： 0引言電子郵件因為易于使用、速度快、溝通方便等原因,已經(jīng)成為人們重要的聯(lián)系方式,但與此同時,垃圾郵件的數(shù)量卻急劇地增加:卡巴斯基實驗室的研究發(fā)現(xiàn),2014年第1季度的垃圾郵件數(shù)目占總郵件的66.34%;Mc Afee實驗室2015年2月的威脅報告表明,2014年,垃圾郵件數(shù)量大概為31.2萬億

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本文編號：624175