基于社会计算和机器学习的垃圾邮件识别方法的研究

发布时间：2018-06-26 14:41

  本文选题：社会计算 + 垃圾邮件识别　； 参考：《山东大学学报(理学版)》2013年07期

【摘要】：在对目前各种垃圾邮件识别方法进行研究分析的基础上,结合社会计算的理论和机器学习的方法,提出了一种新的垃圾邮件识别方法。通过利用邮件头部中能反映联系人社会关系的特征来构造一张联系人来往关系图对垃圾邮件进行初次识别,对于无法确定存在社会关系的联系人的邮件再利用机器学习的方法进行识别。实验结果表明,采用该方法进行垃圾邮件识别较之单纯采用贝叶斯方法,识别准确率有了较大的提高,同时,识别时间得到降低。
[Abstract]:Based on the research and analysis of the current methods of spam identification, a new method of spam recognition is proposed by combining the theory of social computing and the method of machine learning. By making use of the characteristics of the contact relationship in the email header to construct a contact relationship graph, the spam is first identified. Email for contacts who cannot determine the existence of social relations is then identified by machine learning. The experimental results show that the accuracy of spam identification using this method is much higher than that of Bayesian method, and the recognition time is reduced.
【作者单位】： 北京信息科技大学计算机学院;北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60973107) 网络文化与数字传播北京市重点实验室资助项目(ICDD201106) 国家社会科学基金重大项目(12&ZD234) 网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD201207)
【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：2070717