基于RSSI的贝叶斯垃圾邮件过滤算法

发布时间：2017-11-15 13:12

  本文关键词：基于RSSI的贝叶斯垃圾邮件过滤算法

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【摘要】：针对现有贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤时,贝努利模型精度低、不能区分文本特征重要性、多项式模型计算量大、无关特征项浪费计算时间、对出现次数少的特征项反应敏感等缺点,提出RSSI(remove similar and sensitive items)特征模型。通过计算并比较特征项出现的频率,去除无关和敏感特征项,减小运算量,增加正确率,减少过拟合。Matlab仿真结果表明,与现有的朴素贝叶斯算法(na錵ve Bayes)和支持向量机(support vector machine,SVM)等算法相比,RSSI算法能显著减少分类时间,降低合法邮件被误判的概率。
【作者单位】： 郑州大学电气工程学院;
【基金】：教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20114101110005)
【分类号】：TP393.098
【正文快照】： 0引言基于内容的垃圾邮件过滤法比一般白名单与黑名单技术、规则过滤以及基于关键词匹配的内容扫描等智能化程度高,可采用属于有监督学习的朴素贝叶斯分类器,实践结果表明分类效果佳。其中,贝叶斯过滤器是基于文本的过滤技术,准确率较高,但是,现有朴素贝叶斯分类器基于一个假

【参考文献】

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本文编号：1189892