本文關(guān)鍵詞：基于用戶興趣集的在線垃圾郵件快速識(shí)別新方法

  更多相關(guān)文章： 垃圾郵件 用戶興趣集 支持向量機(jī) 主動(dòng)學(xué)習(xí) 在線應(yīng)用

【摘要】：為在不顯著降低垃圾郵件識(shí)別精度的同時(shí)有效提高郵件識(shí)別速度,提出了一種在線垃圾郵件快速識(shí)別新方法.首先引入用戶正、負(fù)興趣集的概念,結(jié)合用戶興趣集及支持向量機(jī)對(duì)郵件進(jìn)行分類;然后根據(jù)主動(dòng)學(xué)習(xí)理論,結(jié)合訓(xùn)練集樣本密度及改進(jìn)角度差異方法尋找分類最不確定的樣本并推薦給用戶進(jìn)行類別標(biāo)注;最后將標(biāo)注后樣本及分類最確定性樣本加入訓(xùn)練集,并使用樣本價(jià)值評(píng)價(jià)新函數(shù)淘汰冗余樣本以生成新的訓(xùn)練集.實(shí)驗(yàn)表明,本文方法的用戶標(biāo)注負(fù)擔(dān)小,垃圾郵件識(shí)別精度高、速度快,具有較高的在線應(yīng)用價(jià)值.
【作者單位】： 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 垃圾郵件 用戶興趣集 支持向量機(jī) 主動(dòng)學(xué)習(xí) 在線應(yīng)用
【基金】：國(guó)家科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(財(cái)建[2011]329,財(cái)建[2012]258)
【分類號(hào)】：TP391.4;TP393.098
【正文快照】： 1弓丨會(huì)■ port Vector Machine,SVM)的增量學(xué)習(xí)方法[4]·該方法將m 規(guī)模較大的訓(xùn)練集等分成若干子集,通過(guò)將每個(gè)子集加在線垃圾郵件識(shí)別可以被看作是一種典型的文本入到先前子集對(duì)應(yīng)的支持向量集中實(shí)現(xiàn)SVM增量學(xué)分類問(wèn)題[1]·不同于傳統(tǒng)文本分類,在線垃圾郵件識(shí)別習(xí).該方法驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 費(fèi)洪曉;戴弋;穆s，

本文編號(hào)：798714