發(fā)布時(shí)間：2017-09-11 06:34

  本文關(guān)鍵詞：基于KNN-SVM的垃圾郵件過(guò)濾模型

  更多相關(guān)文章： 垃圾郵件 模式識(shí)別提取 K近鄰算法 特征提取

【摘要】：垃圾郵件具有特征維數(shù)高、樣本不平衡等特點(diǎn),針對(duì)近鄰算法(KNN)或支持向量機(jī)(SVM)存在虛警率高等難題,基于組合優(yōu)化理論,提出基于KNN-SVM的垃圾郵件過(guò)濾組合模型。首先提取垃圾郵件的特征項(xiàng),并構(gòu)建垃圾郵件過(guò)濾模型的輸入向量,然后采用KNN對(duì)垃圾郵件訓(xùn)練樣本進(jìn)行選擇,將訓(xùn)練樣本縮減到k個(gè),并采用支持向量機(jī)對(duì)k個(gè)樣本訓(xùn)練和建模進(jìn)行垃圾郵件過(guò)濾,最后采用中文郵件集對(duì)KNN-SVM的性能進(jìn)行分析。結(jié)果表明,KNN-SVM提高了垃圾郵件過(guò)濾的準(zhǔn)確率,大幅度降低了虛警率,而且垃圾郵件的過(guò)濾速度可以滿足郵件處理的在線需求。
【作者單位】： 常州大學(xué)懷德學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 垃圾郵件 模式識(shí)別提取 K近鄰算法 特征提取
【分類號(hào)】：TP393.098
【正文快照】： 0引言電子郵件(Email)是包含文字、圖像、視頻的特殊文本,已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)上交流、溝通的工具[1]。大量統(tǒng)計(jì)與研究報(bào)告表明,垃圾郵件占了全世界郵件的50%以上,對(duì)人們生活、工作帶來(lái)了干擾,而且浪費(fèi)了大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬[2]。提高垃圾郵件過(guò)濾的準(zhǔn)確率,保證信息安全,引起了人們的廣泛

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：829166