基于多层grams的在线支持向量机的中文垃圾邮件过滤

发布时间：2017-10-29 12:26

  本文关键词：基于多层grams的在线支持向量机的中文垃圾邮件过滤

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【摘要】：该文提出一种多层grams特征抽取方法来提升基于在线支持向量模型的垃圾邮件过滤器。基于在线支持向量机模型的垃圾邮件过滤器在大规模垃圾邮件数据集已取得了很好的过滤效果,但与逻辑回归模型相比,计算性能的耗时是巨大的,很难被工业界所运用。该文提出的多层grams特征抽取方法能够有效减少特征数,抽取更精准有效的特征,大幅降低模型的运行时间,同时提升过滤器的过滤效果。实验表明,该方法使得在线支持向量机模型的运行时间从10337s减少到3784s,同时模型(1-ROCA)%降低了一半。
【作者单位】： 哈尔滨理工大学图书馆;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 特征抽取 支持向量机 垃圾邮件过滤。
【分类号】：TP393.098;TP181
【正文快照】： 1引言近年来,垃圾邮件给电子邮件行业带来了很多问题,给人们生活造成了影响,个人和公司由于接收垃圾邮件和区分垃圾邮件而占用大量网络资源和时间。同时垃圾邮件也是一个有利可图的商业模式,因为垃圾邮件发送者只需要付出很小的代价就能得到丰厚的回报。由于垃圾邮件导致了经

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本文编号：1113006