改进的贝叶斯垃圾邮件过滤算法
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青岛市科技计划基础研究项目(11-2-4-1-(6)-JCH)


Improved Bayes Algorithm for Filtering Spam E-Mail
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    摘要:

    随着网络的不断发展,电子邮件已成为人们生活中较为普及的通信手段,相应地垃圾邮件也成为了困扰E-mail用户的主要问题,因此研究如何更好的抑制垃圾邮件的滥发变得愈发紧迫.在基于朴素贝叶斯算法的基础上提出了带有损失因子k的最小风险贝叶斯算法,该算法通过调整k值,来改善正常邮件的误判问题,最大程度上减少用户的损失.最后实验结果表明,最小风险贝叶斯算法可以使垃圾邮件有着更好的过滤效果.

    Abstract:

    With the continuous development of Internet, email has become a more popular forms of communication in people's life, and as well spam has become a major problem in E-mail users. Thus suppressing spam has become a rather urgent task. A minimum risk bayes algorithm based on the traditional bayesian is proposed on the basis of loss factor k, By adjusting the k value, the algorithm can improve the influence of spam false negative result, and reduce the loss of users at its best. At last, The results of the experiment indicates that the minimum risk bayes algorithm can make spam has a better filtering effect.

    参考文献
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赵敬慧,魏振钢.改进的贝叶斯垃圾邮件过滤算法.计算机系统应用,2016,25(10):137-140

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  • 收稿日期:2016-01-20
  • 最后修改日期:2016-03-17
  • 在线发布日期: 2016-10-22
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