| 基于认知学习的最小风险贝叶斯邮件过滤算法 |
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| 引用本文： | 王雷,林亚平,彭雅,李闻.基于认知学习的最小风险贝叶斯邮件过滤算法[J].系统仿真学报,2004,16(3):413-416. |
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| 作者姓名： | 王雷 林亚平 彭雅 李闻 |
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| 作者单位： | 湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙,410082 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60272051)，湖南省自然科学基金(03JJY3098)资助。 |
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| 摘 要： | 提出了超高维向量空间中的一种新的邮件向量表示方法,在考虑邮件误判风险的基础上,给出了一种基于认知学习模式的邮件过滤新算法。该算法模拟人类的认知学习过程,将系统分类与用户识别有效地结合起来,使得邮件过滤时的误判风险最小化。实验结果表明,算法具有较好的学习能力和学习效果,在邮件过滤应用中,能获得较高的查全率和查准率。
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| 关 键 词： | 认知学习 朴素贝叶斯 最小风险 邮件过滤 |
| 文章编号： | 1004-731X(2004)03-0413-04 |
| 修稿时间： | 2003年3月12日 |
An Algorithm of Filtering Junk Mails Based on Cognition-Learning and Minimum Risk Na(I)ve Bayes |
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| WANG Lei,LIN Ya-ping,PENG Ya,LI Wen.An Algorithm of Filtering Junk Mails Based on Cognition-Learning and Minimum Risk Na(I)ve Bayes[J].Journal of System Simulation,2004,16(3):413-416. |
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| Authors: | WANG Lei LIN Ya-ping PENG Ya LI Wen |
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| Abstract: | A new expression of Email vectors in super-high dimensional vectors space, and an innovative algorithm of filtering junk-mails based on the consideration of risks of false discretion are proposed in this paper, which can minimize the risks of mail filtering by imitating the cognition learning process of human beings, and combining the method of systems classification and users discretion. Experiment results show that the new algorithm can achieve satisfying performances in the mail filtering applications. |
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| Keywords: | cognition-learning naive Bayes minimum risk mail filtering |
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