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基于Boosting算法的垃圾邮件过滤方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
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. 相似文献
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基于凝聚的层次聚类算法的改进 总被引:3,自引:0,他引:3
为提高基于凝聚的层次聚类算法的准确率.在研究了空间级约束适用情况的基础上,以Single Link算法为例,验证了空间级约束条件对聚类结果的影响.与实例级约束Single Link算法相比,空间级约束Single Link 算法只需较少约束条件即可达到较高准确率.实验结果证明,空间级约束可以有效提高聚类的准确率. 相似文献
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