原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
文章介绍了一个基于文本分类技术识别垃圾邮件系统的体系结构,并介绍了该系统涉及到的中文信息处理、文本特征选取、朴素贝叶斯分类器等关键技术.最后,文章给出了针对部分垃圾邮件的处理结果.结果表明,该方法对于垃圾邮件的识别,具有较好的效果.
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基于深度Q网络的垃圾邮件文本分类方法
电子邮件
深度Q网络
Word2vec模型
文本分类
垃圾邮件行为识别技术研究
垃圾邮件
行为识别技术
特征提取
支持向量机
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 垃圾邮件 文本分类 汉语切词 朴素贝叶斯
年,卷(期) 2004,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 145-146,193
页数 3页 分类号 TP393.098
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7180.2004.06.040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李卫 西安交通大学电信学院 21 161 7.0 12.0
2 李国栋 西安交通大学电信学院 18 107 5.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
垃圾邮件
文本分类
汉语切词
朴素贝叶斯
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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