基于粗糙集的增量式垃圾邮件过滤方法研究

发布时间：2017-10-15 23:18

  本文关键词：基于粗糙集的增量式垃圾邮件过滤方法研究

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【摘要】：在粗糙集理论基础上,提出一种增量式的垃圾邮件过滤方法。该方法将邮件样本的局部最小确定性作为阈值来控制规则产生,并在邮件识别过滤过程中增加了反馈环节,将错判和未识别样本作为增量样本进行再学习,动态调整邮件规则的置信度。根据阈值选择可信度较高的规则进行更新,从而减少了规则的个数,提高了样本的正确识别率,最后用实验证明了该方法的有效性。
【作者单位】： 河南省地震局;
【关键词】： 垃圾邮件过滤 粗糙集理论 增量学习 ILRS算法
【基金】：国家自然科学基金(61379114)
【分类号】：TP393.098
【正文快照】： 0引言随着Internet技术的快速发展,电子邮件在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。人们之间大量的交流都通过电子邮件来进行,但是垃圾邮件的日益增多也成为困扰人们日常工作生活的一个难题,电子邮件过滤技术由此产生并成为阻止垃圾邮件的重要手段之一。有很多学者对电子邮件

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本文编号：1039272