基于内容的贝叶斯自学习邮件过滤模型

简单贝叶斯算法在邮件过滤领域得到广泛的应用,但它的两个缺点限制了它的使用,首先它不能进行连续的自学习,当邮件内容发生较大变化时,准确性急剧下降.其次是没有考虑字,词,短语之间的联系,以及词语的表现能力,不能准确反映邮件本身的内容性质.因此提出一种自学习的贝叶斯邮件过滤模型:它能够不断地进行自学习,使模型内部参数能够随着邮件内容的变化而改变,而且它将邮件特征(词语)之间的关系以及它们的表达能力引入,作为模型计算的基础之一,并且对用户发送的邮件进行学习.     

基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤技术综述

垃圾邮件问题始终困扰着人们,因此一直是当今互联网面临的主要问题之一。许多优秀的文本分类算法被引入垃圾邮件过滤领域,其中包括贝叶斯分类方法。与其他分类方法相比,贝叶斯方法由于其简易实现性,线性计算复杂性、以及准确性成为当今垃圾邮件过滤技术中最流行的方法之一。该文将对基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤技术做出分析和综述,并提出进一步的研究方向。     

基于贝叶斯公式的垃圾邮件过滤方法

伴随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件泛滥成灾,严重影响了人们正常的学习、工作和生活。本文提出了一种改进的基于贝叶斯公式垃圾邮件过滤技术。我们采用了基于词熵的特征项提取方法,并且使用特征项单词出现频率来表示向量,推导出相应的贝叶斯计算公式。实验表明,我们的方法使垃圾邮件过滤的整体性能都有明显提高。     

基于贝叶斯分类器的垃圾邮件过滤的研究与改进

介绍了一个改进的基于贝叶斯分类技术的垃圾邮件过滤器的系统结构,完成了系统的整体设计和实现。提出了一种改进的邮件信息增益方法,选取多个样本进行实验比较分析,提高了贝叶斯分类器的性能。     

运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件

本文简单介绍了贝叶斯算法,以及如何运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件,并对两种反垃圾邮件的方法:贝叶斯过滤法和关键字检测法进行了比较.     

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。     

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤研究

大量垃圾邮件的出现给用户收发电子邮件带来极大困扰。贝叶斯算法由于在垃圾邮件处理上表现出很高的准确度,因此受到了广泛关注。本文介绍了贝叶斯算法的理论依据,分析了贝叶斯算法的优缺点,总结了贝叶斯的相关改进算法,最后对贝叶斯算法进行了总结和展望。     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术

垃圾邮件已成为损耗生产力的问题,反垃圾邮件技术不断出现,基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术有其独特的优势,研究针对中文的贝叶斯垃圾邮件过滤技术具有理论和现实的意义。     

引入数据平滑的增量式贝叶斯垃圾邮件过滤方法

朴素贝叶斯分类器在处理垃圾邮件过滤任务时,往往存在数据稀疏问题。由于语料库中特征出现遵循Zipf定律,所以单纯依靠增加训练语料方式难以解决该问题。为克服数据稀疏问题,引入数据平滑算法计算贝叶斯模型中缺失特征的补偿概率。通过领域术语抽取与概念相关模型增加分类中语义知识处理能力。采用增量式学习方法完成动态在线学习过程。Ling-Spam垃圾邮件语料库实验表明该方法提高分类精度2.51%,在国家863语料表明该方法比Laplace原则提高了3.05%。     

一种基于多贝叶斯算法的垃圾邮件过滤方法

贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛。针对算法提高精确率和召回率的矛盾,提出了一种新的基于多贝叶斯算法组合的垃圾邮件过滤方法,并给出了不同方法下中、英文垃圾邮件过滤实验数据对比。实验表明该方法显著提高了垃圾邮件的过滤性能。     

一种基于N-Gram的垃圾邮件过滤方法研究

为了能够有效提取邮件样本集的特征及提高垃圾邮件过滤系统的性能,介绍基于N—Gram的切分算法及语言模型,在其基础上,提出了一种改进的N—Gram切分算法,给出了一种结合N—Gram语言模型的贝叶斯过滤模型。实验结果表明,提出的方法有效地提高了垃圾邮件过滤的性能。     

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。     

一种基于Bayesian的图像分类算法

提出了一种基于Bayesian的图像分类算法,该算法首先从原始数字图像出发,通过分析图像的特征分布特点,对图像的局部区域扫描分析,然后抽取目标图像的特征元素,得到其颜色、纹理、形状等特征,最后利用Bayesian分类器来实现图像的快速自动分类.实验结果表明,该算法能够有效提取图像的局部特征,从而快速、准确地实现图像分类.     

累积反馈学习的简单贝叶斯垃圾邮件过滤

给出了一种基于累积反馈学习的简单贝叶斯邮件过滤方法.在此基础上,通过领域规则的引入,对基于累积反馈学习的简单贝叶斯过滤方法进行了改进.实验结果表明累积反馈学习对不断保持和提高分类器的分类效果是必要的.     

基于类别特征选择与反馈学习随机森林算法的邮件过滤系统研究

针对邮件过滤系统中普遍存在的维数灾难、类别主题差异和反馈信息缺失问题,提出一种基于类别特征选择与反馈学习随机森林算法的邮件过滤模型。该方法将隐含的Dirichlet模型引入到邮件的特征选择环节,在不同类型的邮件集中建立各自的生成模型,分别搜寻构成各个主题的特征信息,有效降低冗余信息和噪声数据对分类性能的影响。反馈学习随机森林算法发挥了决策树集成与反馈学习的优势,实现邮件过滤系统的自我调节,及时捕捉垃圾邮件的变化趋势。在公开的语料库CCERT和Trec06上进行测试,并与典型算法进行比较,实验结果表明所提算法的可行性和有效性。     

贝叶斯邮件分类中概念漂移问题研究

贝叶斯算法因其简单、快速、分类精确度高等优点被广泛应用于垃圾邮件过滤中,然而随着时间的推移,概念漂移现象导致贝叶斯分类器准确率下降。针对此问题,提出了基于用户反馈的客户端贝叶斯动态学习算法,可自动学习新的邮件样本,计算复杂度较低。实验表明该方法能较好地适应概念漂移,满足邮件分类的个性化需求,有很好的实用性。     

一种基于边缘的广告垃圾图像过滤方法

随着互联网的普及,电子邮件作为一种被人们广泛使用的工具,已被越来越多的不法分子用作广告、反动、色情等信息传播的工具,产生了大量的垃圾邮件.目前主流的垃圾过滤器是基于文本的,垃圾邮件制造者为了逃避被过滤,常常将文字转化为图像或者将文字嵌入到图像中,产生了大量的垃圾图像.针对广告垃圾图像多为文字图像这一特点,根据文字图像中的文字边缘分布特征,提出一种基于边缘特征的广告垃圾图像过滤方法,先检测出图像的纵向边缘,然后根据纵向边缘的分布特征提取文字行区域,最后将文字行区域去噪,确定最终的文字区域.实验证明,该方法效果良好.     

基于面向概念漂移的垃圾邮件CBR过滤方法

针对文本流分类中的概念漂移问题,以垃圾邮件过滤为应用背景,提出一种能适应概念漂移的垃圾邮件基于案例推理CBR(Case-based Reasoning)过滤算法。算法采用CBR过滤垃圾邮件,研究CBR过程中的案例库管理技术,提出基于惩罚降噪和等价除冗的案例库修正算法,以适应概念漂移问题。在真实数据集上的实验验证了提出的案例修正算法获得的垃圾邮件过滤效率的提高,可以更好地解决垃圾邮件中的概念漂移问题。