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2017-07-12 发布于天津
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基于内容的反垃圾邮件过滤器研究 ! 杨柳熊德意 ! 武汉科技学院机电工程学院湖北武汉 % 中国科学院计算技术研究所数字化室北京 ( ) *$%$ !) ( 摘要本文论述了基于内容的反垃圾邮件过滤器的构造方法介绍了邮件表示中的几个技术问题特征定义和选择以及特征权值的 ’ ! $ 估计探讨了以朴素贝叶斯支持向量机和最大熵模型为代表的机器学习方法如何构造反垃圾邮件过滤器并对它们作了简要的评价介 % ) $ % 绍了几个常用的衡量邮件过滤器性能的指标’ 关键词内容过滤垃圾邮件机器学习 % % 中图分类号文献标识码文章编号 #$%% ’ !(()%(**+((,-(.)!!.,)( ’ /01234 56 7589389):;3= ’89)?;@ AB9318C +,-. /0123456-. 78#90! % :)5;=0=2=8 1 ?8@AB;0@BC B;D EC8@=F1;0@ E;G0;88F0;G3 H2IB; J;0K8F0=9 1 L@08;@8 B;D E;G0;88F0;G3H2AB; *$%$3MA0;B !)MA0;88 ,@BD8N9 1 L@08;@83O80P 0;G (3MA0;BQ ’:91;D9ERA8 SBS8F F8K08T 8K8FBC BSSF1B@A8 =1 @1;=F2@= B @1;=8;=UVB8D B;=0USBN 0C=8F) R8@A;0@BC D8=B0C BV12= =A8 D80;0=01; 1 8B! =2F83 8B=2F8 8C8@=01; B;D T80GA= 8=0NB=01; 1F =A8 F8SF88;=B=01; 1 8NB0C SF1P 8@=8D 0;=1 B K8@=1F SB@8 BF8 SF1K0D8D) RA8 D0@201; 1 1N8 S1S2CBF NB@A0;8 C8BF;0;G N8=A1D 2@A B -B0K8 OB980B; @CB008F3 L2SS1F= W8@=1F ?B@A0;8 B;D ?BX0N2N E;=F1S9 ?1D8C TA0@A BF8 BCTB9 28D =1 @1;=F2@= B @1;=8;= VB8D B;=0USBN 0C=8F 0 1; =A8 TB9 B;D 1CC1T8D V9 B VF08 @1NN8;= 1; =A88 BSSF1B@A8) Y0;BCC93 8K8FBC F8Z28;=C9 28D TB9 =1 N8B2F8 =A8 S8F1FNB;@8 1 8NB0C 0C=8