一种改进的贝叶斯垃圾邮件过滤算法研究

本文针对朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法对垃圾邮件的误判,提出了一种新的改进型的贝叶斯邮件过滤算法,即引入了影响决策结果的损失因子λ,保证了在损失风险最小的前提下进行邮件的判断,使误判率降低,提高了过滤器的分类效果。     

垃圾邮件的改进贝叶斯过滤算法

在研究贝叶斯过滤算法原理和实现方法的基础上,将垃圾邮件的先验概率由常数改进为实际概率,改进了token的选取范围和选取规则,在检测内容上增加url和图片。最后设计了一个基于改进贝叶斯过滤算法的垃圾邮件过滤器。实验结果表明,这种改进的贝叶斯过滤算法在垃圾邮件过滤中有良好的应用效果。     

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.      

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术的研究与改进

随着电子邮件的应用与普及,垃圾邮件的泛滥也越来越多地受到人们的关注.本文对基于贝叶斯的垃圾邮件过滤器的原理及其关键技术进行了详细的描述.针对朴素贝叶斯模型对分类信息过度简化和准确率低等缺点,通过引入分级的最小风险算法和对多项式和多重贝努利估计模犁进行混合的方法分别对贝叶斯过滤器进行了改进,并进行了实验.实验结果表明,改进后的贝叶斯过滤器具有了更好过滤效果.     

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．     

基于朴素贝叶斯算法的个性化垃圾邮件过滤

目前电子邮件得到了广泛的应用,同时垃圾邮件问题也随之而来。本文针对垃圾邮件的处理,从用户的兴趣角度出发,基于朴素贝叶斯算法对垃圾邮件个性化过滤.在朴素贝叶斯算法的条件概率计算中,本文选用了多变量贝努里事件模型的计算方法,最后以VC++6.0为实验平台在Ling-Spam语料库上进行实验.     

基于朴素贝叶斯算法的个性化垃圾邮件过滤

目前电子邮件得到了广泛的应用,同时垃圾邮件问题也随之而来.本文针对垃圾邮件的处理,从用户的兴趣角度出发,基于朴素贝叶斯算法对垃圾邮件个性化过滤.在朴素贝叶斯算法的条件概率计算中,本文选用了多变量贝努里事件模型的计算方法,最后以VC++6.0为实验平台在Ling-Spam语料库上进行实验.     

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。     

基于贝叶斯方法的邮件分类技术研究

阐述了贝叶斯算法的基本原理及基于朴素贝叶斯算法的反垃圾邮件自动过滤技术.在深刻分析朴素贝叶斯算法不足的基础上,提出了旨在提高垃圾邮件过滤精确率的改进方案,给出了实验结果.     

基于贝叶斯增量分类的邮件过滤研究

随着internet的快速发展,垃圾邮件泛滥成灾.面对垃圾邮件日益严重的现状,提出了贝叶斯邮件过滤模型并讨论了贝叶斯分类方法在垃圾邮件过滤中的应用.针对难以获得大量有类别标签的邮件训练集问题,利用贝叶斯具有增量学习特征,分析并提出了基于小规模训练集的贝叶斯增量邮件过滤方法,通过最小化当前邮件分类器的分类损失,来选择有利于提高分类器性能的邮件加入训练集.实验结果表明,该方法是切实可行的并具有良好的效果.     

基于属性相关的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器是一种简单、高效的分类算法,它以贝叶斯定理和最大后验假设为理论基础,然而朴素贝叶斯分类器属性之间相互独立的假设,影响了朴素贝叶斯分类器的性能.提出先使用基于相关的属性选择算法进行属性选择,然后在选择的属性集上,用朴素贝叶斯分类器对数据集进行分类.实验证明,与未使用属性选择的实验结果相比,使用基于相关的属性选择算法进行属性选择后,朴素贝叶斯分类器平均分类正确率提高,分类效率显著提升.     

基于最小风险贝叶斯算法的邮件过滤系统设计

大量垃圾邮件的出现给用户收发邮件带来了极大的困扰.在朴素贝叶斯算法的基础上,利用最小风险贝叶斯算法修正过滤器,设计出了一种新的电子邮件过滤系统模型.重点讨论了实现该系统所需处理的几个关键问题,最后给出了实验结果.     

实用高效的垃圾邮件过滤算法

为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以朴素贝叶斯算法和K最近邻(KNN：K-Nearest Neighbors)算法为基础,对传统垃圾邮件过滤算法进行改进,给出邮件的合法属性和非法属性的概念,并提出一种新的分类算法--基于邮件合法属性和非法属性的分类算法（SEASF：Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute)。SEASF计算复杂度较低,可适用于大规模场合及邮件的在线过滤。将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明,该算法可大幅度提高分类精度,分类速度也令人满意。     

基于贝叶斯统计法的垃圾邮件过滤研究

介绍了采用贝叶斯统计法过滤垃圾邮件的算法，通过简单贝叶斯过滤算法的研究，引入了派生的贝叶斯过滤算法——零散二元多项式散列法过滤技术，它能够处理单个的特征词和变异的特征词汇．零散二元多项式散列法和贝叶斯统计法的整合，可以建立一个功能强大的垃圾邮件过滤器．     

基于改进的Nave Bayes和BP神经网络的垃圾邮件过滤

不同用户对垃圾邮件的判定有所差别,考虑到同一用户的自认垃圾邮件相似度较大,提出对特定用户进行针对性的垃圾邮件过滤方法.系统除重点利用邮件正文信息外,还尝试加入发件人、群发信息和主题相关度信息,改进朴素贝叶斯公式用于邮件正文的概率计算,基于BP神经网络构造垃圾邮件判别系统.实验表明,改进的朴素贝叶斯公式用于本文的系统是可行的,基于BP神经网络的垃圾邮件过滤系统能有效综合以上四项数值进行全局判别,进而对特定用户的邮件产生不错的过滤效果.     

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。     

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。     

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.     

一种改进的朴素贝叶斯分类器在文本分类中的应用研究

文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度.