基于内容过滤的反垃圾邮件系统模型研究

发布时间：2018-04-26 21:08

  本文选题：垃圾邮件 + 贝叶斯过滤　； 参考：《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2013年03期

【摘要】：在反垃圾邮件系统中,基于内容的过滤技术得到了广泛应用,将贝叶斯统计方法应用于邮件文本过滤取得了较好的性能。本文利用贝叶斯过滤算法构建了反垃圾邮件系统模型,应用系统性能评价指标对贝叶斯过滤算法的多变量贝努利事件模型和基于词频的多项式事件模型进行验证及评价,实验结果表明,若保证有充足的训练样本条件下,并根据Spam的变异调整训练样本集,贝叶斯过滤算法会获得较高的Spam过滤性能,反垃圾邮件效果显著。
[Abstract]:In the anti-spam system, the content-based filtering technology has been widely used, and Bayesian statistical method has been applied to the text filtering of mail with good performance. In this paper, the anti-spam system model is constructed by using Bayesian filtering algorithm. The multi-variable Bernoulli event model of Bayesian filtering algorithm and the polynomial event model based on word frequency are validated and evaluated by system performance evaluation index. The experimental results show that if sufficient training samples are guaranteed and the training samples are adjusted according to the variation of Spam, the Bayesian filtering algorithm can achieve high Spam filtering performance and the anti-spam effect is remarkable.
【作者单位】： 内蒙古工业大学信息工程学院;
【基金】：内蒙古工业大学基金项目(X200801)
【分类号】：TP393.098

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1807679