代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

发布时间：2017-09-13 02:37

  本文关键词：代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

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【摘要】：针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题,提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法,用以实现垃圾邮件过滤.首先,基于LDA(潜在狄利克雷分布)对邮件的多个主题进行提取,对邮件语义进行描述;其次,利用CS-SVM(代价敏感支持向量机)对邮件进行代价敏感学习,实现对不同类别邮件的惩罚;最后,结合MI-SVM(多示例支持向量机)进行代价敏感的多主题学习,实现邮件分类.实验采用四组ling-spam处理数据集.实验结果证明:该分类算法较比传统邮件分类算法,可以取得更高的准确性、特异性与敏感性.
【作者单位】： 辽宁大学信息化中心;沈阳建筑大学信息网络中心;
【关键词】： 潜在狄利克雷分布 支持向量机 垃圾邮件过滤 文本分类 多示例学习
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61502092)
【分类号】：TP393.098
【正文快照】： 不法组织未经许可强行向用户发送电子邮件,其中承载了大量的商业广告、诈骗或色情信息,这些垃圾邮件严重干扰人们的日常工作和生活,影响人的身心健康.邮件过滤技术通过对已有邮件样本的学习,实现对陌生邮件的自动标注,从而拦截垃圾邮件,避免损失.目前垃圾邮件过滤的主要方法有

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本文编号：841033