基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤初探

近年来藏文移动终端的研发和推广工作蓬勃发展,对藏文化的发展产生了深远的影响,但同时也给信息安全带来了巨大挑战.文章分析了藏文移动终端、藏文手机输入法和藏文垃圾短信过滤现状,探讨了朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的应用,最后提出了基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤的相关问题,并研究了相关关键技术.     

基于改进朴素贝叶斯法的手机垃圾短信过滤算法研究

在手机短信的使用中,垃圾短信的数量、特征及内容均在不断地变化.传统的基于固定模式的检测方法,比如:黑白名单和基于内容检测的方法都会出现因信息更新不及时而导致的性能降低的情况.因此提出一种基于改进的朴素贝叶斯的方法以提高垃圾短信分类的性能.首先利用频繁出现的单词创建数据特征,然后找出垃圾短信和非垃圾短信的差异特征词来构建分类关键词,最后应用改进的朴素贝叶斯算法进行分类.实验结果表明,新算法可以有效地提高分类精度.     

基于改进的朴素贝叶斯分类的手机垃圾短信识别研究

垃圾短信给人们的生活带来了越来越多的扰乱与不安,改革了传统的朴素贝叶斯分类模型,对垃圾短信进行识别过滤,实验表明该方法提高了准确率,具有较好的分类效果。     

基于贝叶斯文本分类算法的垃圾短信过滤系统

目前,手机短信成为了人们所喜爱的一种通信方式,同时也成为了商业广告或诈骗信息的载体,对人们的生活,甚至对社会的安定造成了严重的威胁。因此本文采用贝叶斯文本分类算法对垃圾短信进行了分类,进而实现其过滤,并结合黑白名单技术模拟实现了一垃圾短信过滤系统。通过测试,该系统不仅能较为准确的实现对垃圾短信的过滤,还能减少对合法短信的误判率。     

垃圾短信过滤中的特征降维算法比较

文本分类是垃圾短信过滤的核心技术,为了在文本分类时实现特征提取,就需要在不影响分类准确性的前提下,减少原始空间的维数.文档频率、信息增益、互信息、统计、期望交叉熵法、文本证据权和主成分分析是目前采用的主要的特征降维方法,通过实验数据对六种方法的性能做比较分析后发现,对于垃圾短信过滤系统而言,信息增益是最优的特征选择方法.     

基于过滤垃圾短信的文本分类算法研究

本文主要介绍几种文本分类算法以及它们的优缺点,然后通过实验数据证明集成算法在垃圾短信过滤中的优势。     

垃圾短信过滤方法的研究

提出了一种基于接收终端信息过滤系统的设计方法和具体算法。为最终产品化提供技术理论支持。     

基于关联规则的垃圾短信分类器模型

针对垃圾短信分类问题,提出了一种通过挖掘垃圾短信关联规则来构造垃圾短信分类器,从而实现垃圾短信过滤的模型.该方法采用改进的FP-grow算法挖掘垃圾短信关联规则集,以关联规则集为基础构建垃圾短信分类器模型,在分类过程中考虑垃圾短信特征词权重和垃圾短信的变异行为进行分类.实验结果表明,该方法的分类精确率和非垃圾短信错分率优于其他常用垃圾短信分类方法.     

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...     

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.     

基于内容的垃圾电子邮件过滤技术研究

提出一种过滤垃圾电子邮件的方法.通过tf-idf特征提取方法提取邮件的词汇特征,采用χ2特征选择方法选取有效的特征,并抽取几个具有明显区分能力的结构方面的特征,利用支持向量机算法对垃圾电子邮件进行自动过滤.对中科院中文垃圾邮件语料库(Cspam)的实验,识别正确率达到82%以上,另外,tf-idf词汇特征和结构特征搭配使用可以提高分类的正确率,表明此种方法能提高垃圾电子邮件过滤的准确性.     

基于内容的短信分类技术

研究了一种基于改进贝叶斯算法的短信分类方法。对中文文本短信,采用文档频度（DF）的特征项提取方法,借助自建短信语料库对改进的贝叶斯分类器进行了实验测试。实验结果表明：改进的分类器可以提高正常短信的通过率,并可以根据新的训练集训练出个性化的分类器,适应短信变化,满足用户的个性化需求,还结合黑白名单过滤机制实现对短信的过滤...     

基于内含链接特征分析的垃圾邮件过滤技术

针对垃圾邮件中往往会包含指向目标地址的链接的特征,提出一种新颖的垃圾邮件过滤方法.该方法提取邮件体中的链接,将其相关特征表示成一个向量,运用机器学习技术对其进行训练分类.实验结果表明,该技术是一种快速有效的垃圾邮件过滤技术.特别地,由于在垃圾邮件中添加链接对垃圾邮件发送者来说几乎是不可避免的,该技术也被认为是非常可靠的.