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【2h】

A Spam Filter System Based on Maximum Entropy Model Using Co-training with Spamminess Features and URL Features

机译：一种基于最大熵模型的垃圾邮件滤波器系统，使用垃圾乳沟特征和URL特征

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作者
Mi-Gyoung Gong; Kyung-Soon Lee;
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年度 2008
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1. Efficient spam filtering based on informative features extracted from the header fields and the urls in the message [J] . Aziz Qaroush, Mahdi Washaha, Ismail Khater International Journal of Computer Systems Science & Engineering . 2014,第1期

机译：基于从邮件头字段和URL中提取的信息特征进行有效的垃圾邮件过滤
2. Weight-Based Feature Selection for Conditional Maximum Entropy Models [J] . Lu Li, Xuan Wang, XiaoLong Wang Information Technology Journal . 2009,第5期

机译：条件最大熵模型的基于权重的特征选择
3. Weight-Based Feature Selection for Conditional Maximum Entropy Models [J] . Lu Li, Xuan Wang, XiaoLong Wang Information Technology Journal . 2009,第5期

机译：条件最大熵模型的基于权重的特征选择
4. A Study on Feature Selection Methods in Chinese Spam Filtering based on Maximum Entropy Model [C] . Chao Chen, Hanbing Wang, Yitong Wang International conference on future information technology;ICFIT 2010 . 2010

机译：基于最大熵模型的中文垃圾邮件过滤特征选择方法研究
5. Feature selection strategies for spam e-mail filtering. [D] . Wang, Ren. 2006

机译：垃圾邮件过滤的功能选择策略。
6. BIOSMILE: A semantic role labeling system for biomedical verbs using a maximum-entropy model with automatically generated template features [O] . Richard Tzong-Han Tsai, Wen-Chi Chou, Ying-Shan Su, 2007

机译：BIOSMILE：生物医学动词的语义角色标记系统使用具有最大熵模型和自动生成的模板特征的生物医学动词
7. Relaxing Feature Selection in Spam Filtering by Using Case-Based Reasoning Systems [O] . J. R. Méndez, F. Fdez-Riverola, D. Glez-Peña, -1

机译：使用基于案例的推理系统，在垃圾邮件过滤中放松功能选择

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