發(fā)布時(shí)間：2018-05-25 05:18

  本文選題：郵件過(guò)濾 + 樸素貝葉斯��； 參考：《通信學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：提出了一種利用支持向量機(jī)改進(jìn)的樸素貝葉斯算法——TSVM-NB算法。首先利用NB算法對(duì)樣本集進(jìn)行初次訓(xùn)練,利用支持向量機(jī)構(gòu)造一個(gè)最優(yōu)分類(lèi)超平面,每個(gè)樣本根據(jù)與其距離最近樣本的類(lèi)型是否相同進(jìn)行取舍,這樣既降低樣本空間規(guī)模,又提高每個(gè)樣本類(lèi)別的獨(dú)立性,最后再次用樸素貝葉斯算法訓(xùn)練樣本集從而生成分類(lèi)模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在樣本空間進(jìn)行取舍過(guò)程當(dāng)中消除了冗余屬性,可以快速得到分類(lèi)特征子集,提高了垃圾郵件過(guò)濾的分類(lèi)速度、召回率和正確率。
[Abstract]:An improved naive Bayesian algorithm based on support vector machine (SVM) is proposed in this paper. First, the NB algorithm is used to train the sample set for the first time, and the support vector mechanism is used to construct an optimal classification hyperplane. Each sample is chosen according to whether the type of the nearest sample is the same or not, so the size of the sample space is reduced. Finally, the naive Bayes algorithm is used to train the sample set to generate the classification model. The simulation results show that the algorithm eliminates redundant attributes in the process of sample space selection and can quickly obtain the classification feature subset and improve the classification speed recall rate and accuracy of spam filtering.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61202455,No.61472096)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.098;TP18

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本文編號(hào)：1932248