垃圾邮件过滤中信息增益的改进研究

发布时间：2017-11-30 11:24

  本文关键词：垃圾邮件过滤中信息增益的改进研究

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【摘要】：针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题,提出了一种改进的信息增益方法。首先利用特征词的先验概率定义增益比,然后利用增益比对特征词为整个分类所提供的信息量进行放大或弱化,从而对特征词的类别条件熵计算作了改进,采用极大后验假设朴素贝叶斯决策方法在英文语料库上进行实验,通过召回率、正确率、精确率和错误率对算法进行评价分析。实验结果表明,改进后的算法提高了过滤器的分类精度,降低了过滤器对合法邮件的误判给用户带来的损失。
【作者单位】： 渤海大学;沈阳大学;
【基金】：国家自然科学基金(61104106)资助
【分类号】：TP393.098;TP393.08
【正文快照】： 1引言电子邮件(E-mail)在人们日常工作和生活中发挥着越来越重要的作用。与此同时,大量包含欺诈、营销、暴力、色情和病毒等信息的垃圾邮件也随之产生。垃圾邮件日益泛滥,不仅占据了大量的网络带宽资源,而且产生一系列严重的网络安全问题。针对垃圾邮件问题的处理,目前主要以

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本文编号：1239142