基于多项式朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器的设计与实现

基于概率的朴素贝叶斯分类器因其算法复杂度低、分类精度高而被广泛应用于垃圾邮件过滤领域。该文在对传统朴素贝叶斯分类器进行分析的同时,结合垃圾邮件过滤的特性,设计并实现了基于多项式朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器。该过滤器引入拉普拉斯平滑因子降低合法邮件被误判为垃圾邮件的概率,得到了较好的分类效果。实验结果验证了方法的有效性。     

贝叶斯方法在垃圾邮件过滤中的应用

基于内容的垃圾邮件过滤方法是垃圾邮件过滤方法的一个重要分支,由于其高准确率,朴素贝叶斯算法更在基于内容的过滤方法中占了一席之地。本文介绍了贝叶斯算法的基本原理及其在邮件过滤中的应用,并写出了其监督训练过程和邮件过滤具体过程,做出了全部过程的进程图。提出了笔者自己的一点想法,建立用户个人邮件训练集可能会更一步增加垃圾邮件过滤的正确度与召回率。     

一种基于加权支持向量机的垃圾邮件过滤方法

基于内容的垃圾邮件过滤本质上是文本分类问题,支持向量机分类器非常适合于垃圾邮件过滤这一二分类问题,但标准的支持向量机是基于分类精度进行优化的,对两类邮件的重要性未以区别,造成了邮件分类时虽然整体精度较高,但对正常邮件的误判率也较高.据此笔者提出了一种基于加权支持向量机的垃圾邮件过滤算法,通过增加两类邮件的类别权重及反映每封邮件重要性的权重,对支持向量机分类器进行训练,在保证分类精度的同时,尽可能地降低对正常邮件的误判率.实验表明该算法取得了很好的过滤效果.     

基于词嵌入与生成对抗网络的垃圾邮件分类算法

包括朴素贝叶斯算法在内的现行较为有效的垃圾邮件分类算法大都依赖于大量的垃圾邮件样本.但是在一个邮件系统建立初期,往往不能够搜集到足够数量的垃圾邮件样本.针对这一问题,引入生成对抗网络的相关理论,提出一种能够快速训练垃圾邮件分类器的WE-GAN算法.该算法将词嵌入与生成对抗网络相结合.通过词嵌入获得邮件特征,利用生成对抗网络来训练一个辨别器和一个生成器,起到增大样本数据集、提高分类效率的目的.结果表明,在小数据集的情况下,其可以获得不低于朴素贝叶斯方法的分类效率与准确度.     

基于贝叶斯网络的邮件过滤系统的设计

电子邮件作为网络应用的一个重要方面已成为现代通信中不可缺少的一部分,但是垃圾邮件的蔓延给用户带来了严重的损失,如何防范垃圾邮件具有重要的实用意义.在分析了垃圾邮件特点的基础上,构建贝叶斯分类模型,利用贝叶斯分类模型设计了一种邮件过滤系统.实验结果表明,设计的邮件过滤系统对垃圾邮件的过滤具有比较明显的效果.     

垃圾邮件过滤研究与实现

系统以垃圾邮件过滤为目标，设计并实现了一个垃圾邮件过滤系统SpamBlocker.该系统整合规则过滤、贝叶斯分类、病毒检测和黑/白名单等垃圾邮件检测技术，采用评分方法判断邮件的垃圾性，并利用规则过滤给贝叶斯分类提供学习样本，提高了系统对新垃圾邮件的适应性.     

基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法综述

朴素贝叶斯分类器是机器学习中一种简单而又有效的分类方法，但是由于它的属性条件独立性假设在实际应用中经常不成立，这影响了它的分类性能，为此基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法已受到越来越多的研究人员关注．本文通过对当前提出的最新的具有代表性的基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法进行分析和比较，总结各个算法的优点和不足，从而便于研究者对已有的算法再进行改进，提出具有更好性能的新的邮件过滤算法，同时方便使用者在应用时对算法的选择和使用．     

用于垃圾邮件识别的“词频-筛”混合特征选择方法

文中针对当下愈发泛滥的垃圾邮件,分别使用朴素贝叶斯分类和支持向量机分类法对当前日益泛滥的垃圾邮件进行识别、分类,将"词频-筛"混合特征选择方法应用于分类器模型中,以提高分类器的识别性能.同时,通过考虑更全面的分类概率情况,改进朴素贝叶斯分类模型,进一步提升朴素贝叶斯分类器的识别性能.最后通过实验得到了该垃圾邮件识别系统的准确率、召回率和F1值等分类识别性能指标.实验结果表明,"词频-筛"混合特征选择方法能有效提高垃圾邮件分类器的识别性能,而且使用成本敏感方法的分类输出调节模块也能大大降低分类器将正常邮件误判为垃圾邮件的概率,因此,文中设计的垃圾邮件识别系统具有较强的实用性,可以在实际工作、生活中使用.     

基于生物序列模式提取技术的邮件过滤算法

为了解决垃圾邮件过滤问题,考虑到中文垃圾邮件的特点和过滤系统的效率要求,应用生物信息化技术中模式提取算法TEIRESIAS的原理,设计了基于生物序列模式提取技术的垃圾邮件过滤算法BioMatrix,并实现了基于此算法的中英文邮件过滤系统.过滤系统由数量控制过滤提供垃圾邮件训练集,通过提取其中的特征模式对邮件进行分类,可以识别出约94.2%的垃圾邮件,误过滤率约0.04%.与Bayes过滤算法对比的实验结果表明,将生物序列模式提取技术应用于邮件过滤具有较好的研究和实用价值.     

基于多层过滤技术的邮件客户端的研究

分析了E-mail邮件协议和邮件格式特征,设计与实现了一种客户端垃圾邮件过滤系统.系统采用黑白名单过滤、邮件特征过滤和贝叶斯分类相结合的三层过滤技术,并通过用户反馈机制降低误报率.实验结果显示,系统可满足用户对邮件的个性需求,提高了对垃圾邮件过滤的准确性.     

基于Morphology处理和主题词抽取的垃圾邮件过滤方法

考虑到垃圾邮件预处理的重要性，提出了利用Morphology对垃圾邮件内容进行还原．为了提高邮件分类的性能，对邮件进行主题词抽取，并且结合邮件其他的属性特征，利用贝叶斯方法对邮件进行分类．实验表明，这种基于Morphology处理和主题词抽取的垃圾邮件过滤方法十分有效．     

基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法探讨

讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析。可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件。     

基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法探讨

讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析.可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件.     

基于Boosting算法的垃圾邮件过滤方法研究

为解决垃圾邮件过滤的精确度和有效性问题,提出了一种基于邮件内容过滤的垃圾邮件过滤方法,该方法采用Boosting算法构造了一种垃圾邮件过滤器,利用该垃圾邮件过滤器实现对垃圾邮件的过滤. 本文借鉴文本分类和信息检索领域所使用的评价指标,构建了垃圾邮件过滤器的评价体系,利用该评价体系,针对基于Boosting算法所构造的垃圾邮件过滤器对垃圾邮件的过滤实验所得到的数据进行了测试和评估,测试和评估的结果验证了Boosting算法在垃圾邮件过滤中的有效性,其性能优于传统的贝叶斯算法.      

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类系统的设计

结合垃圾邮件分类系统的具体要求,在传统规则分类方法的基础上引入机器学习的知识,给出了系统体系结构和特征提取算法,试验了一种对新邮件计算所属类别后验概率的方法,并详细讨论了一个基于朴素贝叶斯方法的个性化垃圾邮件分类系统的设计。提出的分TFIDF特征子集提取算法和朴素贝叶斯方法对邮件进行分类具有较好的分类精度,应用朴素贝叶斯方法在新邮件到达的同时对其进行分类,具有较好的分类速度。     

信息污染中垃圾邮件的处理对策

简要介绍了信息污染中垃圾邮件的概念、分类及其危害,提出了治理垃圾邮件的技术措施。     

校园网邮件系统的构建与安全防范

当前所流行的邮件服务器系统软件有多种 ,各有其特点和不足 在江苏大学校园网建设中 ,基于对目录服务的集成和应用 ,我们选择了NovellNetware 文中阐述了校园网邮件系统的规划 ,介绍了GroupWise在校园网邮件系统中的应用 在邮件系统的应用过程中 ,针对所出现的系统稳定性、安全性等方面的问题 ,采取了基于QMAIL的垃圾邮件处理方案 ,并对该处理方案进行了论述 最后 ,对如何在GroupWise及QMAIL中实现多域名问题进行了探讨     

基于尾项加权的自适应文本分类方法研究

基于朴素贝叶斯分类框架,通过添加尾项值对部分严重扭曲的分类结果进行调整,达到提升分类器性能的目的.方法通过增量式自适应学习分类模式,根据历史结果,判断分类器分类质量,进而确定尾项添加区间,对明显产生分类扭曲的区间结果自适应添加尾项补偿,调整分类结果.在Trec05,Trec06,Trec07,Ceas08数据集上的对比实验表明,改进算法在accuracy,Macro F1两个指标上均比朴素贝叶斯分类器和bagging朴素贝叶斯分类器显著提高,且方法简单易行.     

大数据环境下的不确定数据流在线分类算法

在大数据环境下,由于隐私保护、数据丢失等原因,数据普遍存在不确定性;数据流系统中数据不断地到达系统,只扫描一遍且不能一次性全部获得;所以要构建一个增量分类模型来处理不确定数据流分类.本文基于VFDT算法提出了WBVFDTu算法,该算法在学习和分类阶段都可快速而有效地分析不确定信息.在学习期间,采用Hoeffding分解定理构造决策树模型;在分类期间,在决策树的叶子节点利用加权贝叶斯分类算法提高模型的分类准确率和算法的执行效率.最终证明该算法能够非常快速地学习不确定数据流,提高分类的准确率.