改进的贝叶斯算法在反垃圾邮件中的应用

论文首先介绍了向量空间模型(VSM)方法以及特征向量抽取方法,推导和研究了引入“特征之间互相独立”假设的朴素贝叶斯分类算法.在此基础上提出了一种改进的贝叶斯算法,改进的贝叶斯算法假设一部分特征之间相互独立,比朴素贝叶斯分类算法更符合实际需要。并把它应用到反垃圾邮件中。最后介绍了贝叶斯过滤算法反垃圾邮件的基本步骤。     

改进的贝叶斯算法在反垃圾邮件中的应用

论文首先介绍了向量空间模型（VSM）方法以及特征向量抽取方法，推导和研究了引入“特征之间互相独立”假设的朴素贝叶斯分类算法．在此基础上提出了一种改进的贝叶斯算法，改进的贝叶斯算法假设一部分特征之间相互独立，比朴素贝叶斯分类算法更符合实际需要。并把它应用到反垃圾邮件中。最后介绍了贝叶斯过滤算法反垃圾邮件的基本步骤。     

改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术研究

设计一种基于改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,通过朴素贝叶斯过滤算法以及该算法在反垃圾邮件中的八个处理步骤,分别建立三个哈希表,设置阈值来判别邮件是否为垃圾邮件.     

结合特征和非特征信息改进Nave Bayes及其应用*

朴素贝叶斯算法是一种常见的基于内容的垃圾邮件过滤算法,但是,传统朴素贝叶斯过滤存在判断内容的不确定性和邮件表示不完整性等问题。分析邮件信头各域在正常邮件和垃圾邮件中表现出的不同属性,提取非特征信息,结合特征信息和非特征信息改进朴素贝叶斯算法。实验结果表明,改进的朴素贝叶斯分类方法与单纯使用特征信息的方法相比,垃圾邮件的召回率和准确率更高,凸显了该方法涵盖邮件信息、克服内容判断缺陷的优势。     

一种改进自动更新的中文邮件过滤模型的设计

该文提出了一种改进的基于用户操作信息自动学习的贝叶斯算法,该算法在最小风险贝叶斯算法的基础上,自动学习新样本,弥补了传统的贝叶斯分类器不能及时更新的缺陷。建立自动更新的中文邮件过滤模型,通过搭建实验平台测试对比分析改进的基于用户操作信息自动学习的贝叶斯算法的综合性能。     

基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制

贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力和较高的准确性,但前期的邮件集训练与学习耗用大量系统资源和网络资源,影响系统效率。提出一种基于MapReduce技术的贝叶斯垃圾邮件过滤机制,一方面对传统贝叶斯过滤技术进行改进,另一方面利用MapReduce模型的海量数据处理优势优化邮件集训练与学习。实验表明,较之目前流行的传统贝叶斯算法、K最近邻(KNN)算法和支持向量机(SVM)算法,基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制在召回率、查准率和精确率方面保持了较好的表现,同时降低了邮件学习和分类成本,提高了系统执行效率。     

基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法的研究

基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,而基于贝叶斯的分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。在朴素贝叶斯算法的基础上,提出了一种基于最小风险贝叶斯方法同Boosting算法相结合的邮件过滤改进算法,提高了分类的精确度。实验证明,算法在邮件过滤中有更好的表现。     

基于中文变形词匹配的贝叶斯邮件过滤模型

针对特征词变异的中文垃圾邮件问题,提出了一种基于变形特征词匹配还原的新贝叶斯邮件过滤算法。改进的模型能自动发现邮件中的变异特征词,并根据对应的变异类型还原算法将其还原,避免了变异特征词的匹配逃脱。算法提高了对于含有拼音替换、同音字替换、符号插入等变形特征词样本的分类准确率。实验表明,改进的过滤算法比普通贝叶斯算法有更好的性能。     

基于改进贝叶斯模型的中文邮件分类算法

通过分析常见的贝叶斯分类方法和实现模型,提出了一种适用于中文邮件的分类算法——基于混合模型的最小风险贝叶斯方法。混合模型将二项独立模型和多项式模型相结合,提高邮件分类的查全率,同时,在此基础上应用最小风险贝叶斯方法,进一步提高准确率。实验表明,应用改进的方法可以得到更准确的邮件分类效果。     

基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤系统设计与实现

该文设计并实现了一种基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤系统。传统的贝叶斯方法对邮件进行过滤时,将邮件视为一个无序关键词的向量空间,丢掉了词与词之间,句子之间的相互关系。该文则将邮件视为句间有序,句子内部关键词无序但是相关的部分有序的集合。减少传统方法处理时信息的丢失。得到的实验结果比传统方法更好。     

一种改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究*

研究了改进的基于SVM-EM算法融合的朴素贝叶斯文本分类算法以及在垃圾邮件过滤中的应用。针对朴素贝叶斯算法无法处理基于特征组合产生的变化结果,以及过分依赖于样本空间的分布和内在不稳定性的缺陷,造成了算法时间复杂度的增加。为了解决上述问题,提出了一种改进的基于SVM-EM算法的朴素贝叶斯算法,提出的方法充分结合了朴素贝叶斯算法简单高效、EM算法对缺失属性的填补、支持向量机三种算法的优点,首先利用非线性变换和结构风险最小化原则将流量分类转换为二次寻优问题,然后要求EM算法对朴素贝叶斯算法要求条件独立性假设进行填补,最后利用朴素贝叶斯算法过滤邮件,提高分类准确性和稳定性。仿真实验结果表明,与传统的邮件过滤算法相比,该方法能够快速得到最优分类特征子集,大大提高了垃圾邮件过滤的准确率和稳定性。     

一种改进的贝叶斯邮件过滤算法

贝叶斯过滤算法是反垃圾邮件过滤技术中应用最为广泛的方法之一。考虑到邮件的错误分类对邮件接收者带来的损失不同,引入判定垃圾邮件是判定正常邮件的λ倍作为最终邮件分类依据;同时,为了提高贝叶斯过滤算法的分类质量,运用遗传算法来对邮件中正文和标题的特征词在邮件分类中不同的重要程度做区分。最后用实际的邮件样本对改进后的算法进行验证,验证结果表明,利用遗传算法优化配合贝叶斯过滤算法能有效提高邮件分类的质量。     

一种基于条件熵的垃圾邮件过滤算法

在垃圾邮件过滤中,针对过滤器对合法邮件的误判问题,提出一种改进的垃圾邮件过滤算法。该算法对信息增益的条件熵估计方法作了改进,结合最小风险贝叶斯决策方法,在英文语料库上进行实验,并采用召回率和正确率对算法进行评价分析。实验结果表明,改进后的方法可提高过滤器对合法邮件的识别能力,降低对合法邮件的误判,减少用户的损失。     

粗糙贝叶斯改进算法在垃圾邮件分类中的应用

分析当前使用最广泛的粗糙贝叶斯算法,指出其在实际应用中的不足,并采用2-gram理论对该算法进行了改进.经过实验证明,改进后的粗糙贝叶斯算法,邮件分类效果明显改善,垃圾邮件误判率、合法邮件误判率和平均误判率都有大幅度下降.     

基于贝叶斯的反垃圾邮件技术探讨

本文分析了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤技术,发现该算法忽略了把合法邮件错判为垃圾邮件带来的损失。针对该缺陷,提出了基于最小期望损失的贝叶斯过滤算法。在该算法中引入了期望损失因子,分析了期望损失因子与准确率的关系。最后用实际的邮件样本对改进后的算法进行了验证,验证结果表明,选取合适的期望损失因子值,最小期望损失的贝叶斯过滤算法能有效提高邮件过滤的准确率。     

基于TF*IDF的垃圾邮件过滤特征选择改进算法*

随着电子邮件的普及与应用,垃圾邮件的泛滥也越来越受到人们的关注。而如何进行邮件特征选择,是邮件分类中的重要问题。在介绍词频和倒文档频度的基础上,对几种常用的特征选择算法进行了分析和比较,针对现有特征选择算法过于机械的缺点,将关键字权重引入到邮件分类中,提出了一种基于关键词权重的TF*IDF特征选择改进算法,并进行了实验验证。实验结果表明,采用该算法改进后的贝叶斯过滤器具有更好的过滤效果。     

基于用户行为的邮件分类算法

针对垃圾邮件过滤过程中分类模型难以个性化、难以适应用户兴趣动态变化的问题,提出了一种基于用户行为的邮件分类算法。通过分析朴素贝叶(NB)斯分类算法的原理,改造朴素贝叶斯算法,使其具有动态调整能力。邮件服务器接收到新邮件后自动进行分类判别,用户浏览邮件的过程中对邮件进行操作,根据用户对错分邮件的处理自动将该邮件加入训练数据集,并动态更新相应特征的统计概率,使邮件分类算法能够依据用户对不同邮件的操作行为动态调整分类模型,以达到有效过滤垃圾邮件的目的。与常用的贝叶斯分类算法的实验比较表明在给定小样本集合进行训练的情况下,新算法对于垃圾邮件的识别率比传统的朴素贝叶斯方法、基于风险敏感的朴素贝叶斯方法等提高了10%,获得了较好的分类性能。     

朴素贝叶斯算法在反垃圾邮件系统中的应用

在进行文本信息的分类中,通过朴素贝叶斯算法对邮件进行分类是一种简单有效的方法,朴素贝叶斯在分类时假设属性之间条件独立,降低了复杂度。该文结合应用实例,给出了朴素贝叶斯算法在反垃圾邮件中的分类原理,达到了智能动态过滤垃圾邮件的效果。     

基于特征项区分度的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法

如何高效地特征提取和分类算法设计是衡量基于内容邮件过滤技术优缺点的关键。针对互信息MI(Mutual Information)特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法,通过引入特征项区分度的概念,分析特征项在分类中区分能力之间的差异,进而提出一种兼顾特征项区分度和互信息的特征提取算法。通过进一步将区分度添加到分类算法设计中,最终提出一种加权朴素贝叶斯算法,高效地解决基于内容邮件过滤问题。实验结果证明,改进后的算法在召回率、精确率和正确率上均有明显提高,且分类性能更加稳定。     

贝叶斯垃圾邮件过滤算法的改进与实现

本文分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的朴素贝叶斯过滤算法及其优缺点,并且根据模式匹配和模糊匹配算法提出改进型的贝叶斯邮件过滤模型。首先在邮件预处理过程中进行特征项的提取——模式匹配,从训练集合中识别出正常邮件和垃圾邮件的模式集合,然后用模式集合识别垃圾邮件,再对提取出的特征项进行模糊匹配并根据匹配结果判断邮件是否为垃圾邮件。实验结果表明:应用改进后的算法有效地提高了垃圾邮件过滤的准确率。