基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的改进

大量的垃圾邮件的出现给用户收发电子邮件带来了极大的困扰,目前基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统在处理垃圾邮件上取得了很好的效果,但该算法也存在一些缺陷,本文从分析贝叶斯算法入手,提出了对该算法的一些改进方案,最后对贝叶斯算法进行了总结和展望。     

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.     

基于广域网的垃圾邮件过滤系统的设计与实现

文章首先给出了垃圾邮件的定义,在分析比较国内外反垃圾邮件关键技术的基础上,提出了具有在广域网范围内进行垃圾邮件过滤的综合管理系统的设计方案,重点讨论了过滤引擎的选取和基于内容的贝叶斯过滤算法的实现。     

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。     

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．     

基于免疫算法的垃圾邮件过滤技术的研究

针对垃圾邮件的过滤,提出了一种基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法,并给出相应的实现算法。免疫算法具有很强的学习、识别、容错性、记忆和特征提取的能力,基于免疫算法的垃圾邮件过滤在动态性和自适应性等方面具有明显的优势,因此免疫算法较传统算法更加适用于针对于垃圾邮件的过滤。本文通过仿真实验验证了基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法对垃圾邮件过滤的能力,实验结果表明,与传统算法贝叶斯算法的相比,基于免疫算法的垃圾邮件过滤更具有效性。     

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。     

基于贝叶斯概率理论的防火墙技术研究

为解决在网络应用中垃圾邮件占用大量网络资源,并威胁邮件系安全的问题,根据垃圾邮件体的特点,在对大量垃圾邮件进行统计分析的基础上,依据贝叶斯理论,研究了垃圾邮件关键词统计概率的分布规律,并提出了在Solaris系统平台上使用SMTP协议服务器端垃圾邮件的过滤算法.LAN仿真测试结果表明,贝叶斯垃圾邮件概率公式的应用提高了垃圾邮件命中率.     

基于用户反馈和增量学习的垃圾邮件识别方法

为了提高垃圾邮件识别的准确度,减少识别中的错判,提出了一种交互式垃圾邮件识别方法。该方法用一组具有特定权重的规则识别垃圾邮件,规则权重分布用改进遗传算法训练得到。增加用户与服务器间的交互,收集用户反馈的错判信息,根据反馈信息用增量学习动态调整规则权重。通过对SpamA ssass in扩展实现了该方法,并应用在邮件服务器上进行了测试。实验中在不影响垃圾邮件识别率的前提下,降低误判率约10%。实验结果表明:该方法不但能有效减少识别中的误判,而且避免了繁琐的重新训练,加快了规则权重的更新速度。     

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.     

构建一个大容量用户、安全的电子邮件系统

提出在Linux系统上以Postfix为SMTP服务器、CYRUS为POP/IMAP服务器、A-PACHE为WEB服务器和MYSQL为后台数据库构建一个支持大量用户的邮件系统的方案,并实现其Web Mail系统.在贝叶斯方法的基础上,设计出一个电子邮件过滤器,并给出实现的系统结构.针对日益泛滥的邮件病毒问题,提出一套可行的病毒防护方案.     

基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法

由于垃圾邮件类型的不断变化,超出现有过滤算法模型中所采用的训练样本范围,造成过滤性能不断下降。因此,提出了一种基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法。利用KNN方法的惰性学习机制,将新型的垃圾邮件动态加入训练样本集中,以实现知识的不断积累过程。在此基础上,应用KNN方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果。实验表明算法具有较好的过滤性能。     

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.     

基于模拟退火算法和发送行为的垃圾邮件检测模型

垃圾邮件给当今人们的生活带来严重的负面影响.虽然已经有很多过滤方法,但大多存在一定的不足之处,如检测时间长、召回率低等问题.本文提出了一种基于模拟退火算法和发送行为的垃圾邮件检测模型,旨在弥补已有检测方法的不足.模拟退火算法可能找到全局最优解,且收敛性强;而基于发送行为的垃圾邮件检测技术能显著提高服务器处理垃圾邮件的速度.本文尝试将二者相结合,以提高垃圾邮件的召回率及服务器处理能力.通过实验结果可以看出,该方法在垃圾邮件的召回率上有较大提升,较适于部署在小型邮件服务器上.     

一种基于最小损失的垃圾邮件屏蔽算法

考虑到反垃圾邮件本身特点,借鉴文本分类中的已有技术,将其应用到垃圾邮件的屏蔽中来.因为将合法邮件判别为垃圾邮件对于邮件用户造成的损失明显大于相反的操作,所以定义了一个损失函数,将其与朴素贝叶斯算法结合,实现了基于最小损失的垃圾邮件屏蔽算法.在一个公认的垃圾数据集上的实验结果验证了引入损失函数的有效性.