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Detecting junk mails by implementing statistical theory

机译:通过实施统计理论检测垃圾邮件

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摘要

Bayesian filter works efficiently by comparing email content (phrases or tokens) against stored database. This paper presents a discussion about the implementation of binomial distribution and Poisson distribution in Bayesian spam filter. This approach is beneficial for calculating the probability of a mail being spam, containing words that are not stored in database (i.e., encountered by the filter for the first time) or rare words (less frequent words) and for reducing and controlling false positive.
机译:贝叶斯过滤器通过将电子邮件内容(短语或令牌)与存储的数据库进行比较来有效地工作。本文提出了有关在贝叶斯垃圾邮件过滤器中实现二项式分布和泊松分布的讨论。该方法对于计算邮件为垃圾邮件,包含未存储在数据库中的单词(即过滤器首次遇到)或稀有单词(频率较低的单词)的可能性,以及减少和控制误报是有益的。

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