基于社会计算和机器学习的垃圾邮件快速过滤方法

摘要

在对当前垃圾邮件过滤方法进行研究和分析的基础上,本文将社交网络的概念用于垃圾邮件识别,并提出了一种将社会计算和机器学习相结合的垃圾邮件过滤方法,以减少垃圾邮件的误判率.为了提高邮件过滤的实时性,利用开源云计算平台Hadoop所提供的MapReduce模型进行分布式并行处理.对比实验结果表明,所采用的识别方法的识别准确率和识别效率都有较大的提高,尤其是降低了正常邮件的误判率.