改进的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究

发布时间：2018-05-25 05:18

  本文选题：邮件过滤 + 朴素贝叶斯　； 参考：《通信学报》2017年04期

【摘要】：提出了一种利用支持向量机改进的朴素贝叶斯算法——TSVM-NB算法。首先利用NB算法对样本集进行初次训练,利用支持向量机构造一个最优分类超平面,每个样本根据与其距离最近样本的类型是否相同进行取舍,这样既降低样本空间规模,又提高每个样本类别的独立性,最后再次用朴素贝叶斯算法训练样本集从而生成分类模型。仿真实验结果表明,该算法在样本空间进行取舍过程当中消除了冗余属性,可以快速得到分类特征子集,提高了垃圾邮件过滤的分类速度、召回率和正确率。
[Abstract]:An improved naive Bayesian algorithm based on support vector machine (SVM) is proposed in this paper. First, the NB algorithm is used to train the sample set for the first time, and the support vector mechanism is used to construct an optimal classification hyperplane. Each sample is chosen according to whether the type of the nearest sample is the same or not, so the size of the sample space is reduced. Finally, the naive Bayes algorithm is used to train the sample set to generate the classification model. The simulation results show that the algorithm eliminates redundant attributes in the process of sample space selection and can quickly obtain the classification feature subset and improve the classification speed recall rate and accuracy of spam filtering.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;中国科学院信息工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61202455,No.61472096)~~
【分类号】：TP393.098;TP18

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本文编号：1932248