一种基于DTRS模型与α-正域的邮件过滤方法

发布时间：2018-05-09 01:34

  本文选题：粗糙集 + 决策粗糙集(DTRS)　； 参考：《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2013年01期

【摘要】：提出一种基于决策粗糙集(decision-theoretic rough set,DTRS)模型的邮件过滤方法(spam filtering based onDTRS,SFDTRS)。首先用α-正域约简理论对邮件数据进行属性约简,然后根据最小风险Bayes决策方法,将无法明确判断的邮件用DTRS模型的边界域进行刻画,实现正常邮件、垃圾邮件和可疑邮件的三枝决策。仿真实验表明:SFDTRS方法能显著降低数据的维度,保证邮件过滤效果的同时,提高模型训练和邮件过滤的效率。
[Abstract]:A spam filtering based on DTRS (spam filtering based on DTRS) model based on decision decision rough setter (DTRS) model is proposed. Firstly, the attribute reduction of mail data is performed by using 伪 -positive domain reduction theory, and then, according to the minimum risk Bayes decision method, the indeterminate mail is characterized by the boundary domain of the DTRS model to realize the normal mail. Three decisions about spam and suspicious mail. Simulation results show that the weight SFDTRS method can significantly reduce the dimension of data, ensure the effectiveness of mail filtering, and improve the efficiency of model training and mail filtering.
【作者单位】： 四川理工学院计算机学院;四川师范大学计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(61202191,71202165)~~
【分类号】：TP18;TP393.098

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1864001