基于改进贝叶斯原理的垃圾邮件过滤算法研究

摘要

为了提高垃圾邮件过滤系统的对邮件过滤的准确性和返回率,论文改进了传统的贝叶斯定理。提出一种改进的垃圾邮件过滤方法,该方法使用基于单词提取特征值和使用特征向量来描述频率。模型降低了垃圾邮件的错误率,总体上提高了系统的过滤性能。与传统贝叶斯公式的假设不同,系统为垃圾邮件样本的每个特征值分配不同的权值,降低了的垃圾邮件判断误差。实验结果表明,论文提出的垃圾邮件过滤方法能够显着提高准确性和返回率,系统性能得到了较大改进。