基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法

针对传统的单一算法对垃圾邮件进行过滤效果不理想的问题,在分析和研究最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的基础上,将两者结合在一起,提出一种基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法,将其应用到垃圾邮件过滤中,并分别与最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的过滤效果进行比较,结果表明,该算法能够有效提高...     

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Bayes算法的垃圾邮件过滤

随着电子邮件在日常生活中多方面的灵活应用,大批量垃圾邮件的产生在很大程度上干扰了用户对电子邮件的使用.针对垃圾邮件过滤的研究现状,在阐述目前垃圾邮件过滤研究成果基础上,重点描述了具备高性能、低误判率的贝叶斯算法,并以贝叶斯算法、反馈学习技术为原理,利用Microsoft Visual C++6.0实现了垃圾邮件过滤系统.     

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.     

基于贝叶斯分类的邮件过滤系统研究与实现

电子邮件的普及给人们的生活带来极大的方便,但目前垃圾邮件的泛滥严重影响了用户的正常使用。贝叶斯算法因简单在英文邮件过滤中取得了良好的过滤效果,分析了贝叶斯算法的原理及其在垃圾邮件过滤中的应用,给出垃圾邮件过滤的整个过滤流程,设计并实现了一种语言无关的垃圾邮件过滤系统。     

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。     

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.     

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.     

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.     

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。     

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.