基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法

发布时间：2017-10-18 12:38

  本文关键词：基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法

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【摘要】：针对垃圾邮件过滤的准确率和稳定性不高,以及为了解决邮件过滤算法在语料分类上存在漏报和误报等问题,提出基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法(RARM)。该算法运用粗糙集理论对语料库进行直接分析,并采用启发式方法提出了粗糙集理论的三种不同决策规则的执行计划,确保当邮件内容的词汇语义较为模糊时,仍能保证一定的分类准确度。在实验仿真中,通过与基于支持向量机(SVM)、Ada Boost和贝叶斯分类的邮件过滤算法相比较,该算法在垃圾邮件过滤上的准确率优于对比算法。
【作者单位】： 南阳理工学院计算机与信息工程学院;郑州大学信息工程学院;
【关键词】： 邮件过滤 粗糙集 启发式方法 决策规则边界
【基金】：河南省科技攻关项目(122102210563,132102210215)
【分类号】：TP393.098;TP18
【正文快照】： 0引言垃圾邮件通常指一些赚钱信息、商业或个人广告,电子杂志或者带有骚扰意向等未经用户许可(与用户无关)就强行发送到用户邮箱中的任何电子邮件[1,2]。这些垃圾邮件对人们的日常生活产生了一定影响,会使用户浪费时间于删除垃圾邮件,以及在不易察觉的情况下误删了夹杂在垃圾

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本文编号：1055018