南京工程学院科研基金(04-37)
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 相关作者：肖旻屠立忠刘晓璐更多>>
- 相关机构：南京工程学院东南大学更多>>
- 发文基金：南京工程学院科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于贝叶斯分类的邮件过滤方法及模型研究被引量：12
- 2006年
- 垃圾邮件日益泛滥,给用户带来了极大的不便和危害．并对网络安全构成威胁．传统邮件过滤方法单一,过滤精度不高,已不能很好地满足需求．结合规则过滤技术,分析了基于文本内容的贝叶斯分类器实现的关键技术与方法,并给出核心过滤算法在邮件分类中的实现具体方法及过程,进而完成垃圾邮件的判别．为减少邮件的误判对用户造成的损害及垃圾邮件漏判造成的影响,提出相应的改进措施,使用最小风险贝叶斯决策减小误判率,对分类系统经训练部分进行自适应调整,最后给出基于规则与内容的双重防范机制的邮件过滤模型及基于该框架的邮件判别流程．
- 肖旻刘晓璐屠立忠
- 关键词：邮件过滤文本分类向量空间模型
- 一种基于向量空间模型的邮件自动过滤算法研究被引量：2
- 2006年
- 对于垃圾邮件的判别和处理的研究,正逐渐成为热点。本文根据垃圾邮件过滤特点,通过对基于概率统计的贝叶斯理论的文本分类方法分析和探讨,引入基于向量空间模型中多变量贝努里事件模型的一种邮件自动过滤算法,并给出该算法的实现过程,完成垃圾邮件的分类与判别,最后给出邮件分类与过滤的实现流图。
- 肖旻
- 关键词：向量空间模型文本分类邮件过滤
