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基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法

     

摘要

针对传统的单一算法对垃圾邮件进行过滤效果不理想的问题,在分析和研究最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的基础上,将两者结合在一起,提出一种基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法,将其应用到垃圾邮件过滤中,并分别与最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的过滤效果进行比较,结果表明,该算法能够有效提高邮件过滤的准确率,改善垃圾邮件过滤系统的整体性能.%To settle the problem of the flood spam,a spain filtering algorithm based on AdaBoost algorithm and minimum risk Bayes algorithm is created by the combination of the latter two after in-depth analysis and research of them.Experiments have been run to apply it to spam filtering,and the result shows that this algorithm can ameliorate the performance of spam filtering system by improving the accuracy of mail filtering.

著录项

  • 来源
    《济南大学学报(自然科学版)》|2011年第1期|19-22|共4页
  • 作者

    李茹; 刘培玉; 朱振方;

  • 作者单位

    山东师范大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250014;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东,济南,250014;

    山东师范大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250014;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东,济南,250014;

    山东师范大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250014;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东,济南,250014;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算机网络;
  • 关键词

    邮件过滤; 最小风险贝叶斯; AdaBoost算法;

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