TSVM在电子邮件作者身份分类技术上的应用

• 作者: 李滢 滕桂法 赵洋 马建斌
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: TSVM 身份分类 电子邮件
• 年，卷（期）: 2005,（z1）
• 页码范围: 124-126
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 1791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2373.2005.z1.038

摘要

邮件作者身份分类技术尝试根据邮件作者的写作特征自动把邮件分类到预定的作者类别中,但是,无论是个人或公司不可能提供非常大的训练集,因此,本文采用对小样本数据分类效果较好的"交换支持向量机"(TSVM,transductive support vector machines)做分类学习算法.本文对TSVM的原理进行了介绍,并通过实验与普通支持向量机分类学习算法进行了比较,结果表明TSVM对小样本分类效果较好,适合邮件作者身份分类技术的研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕桂法	河北农业大学信息科学与技术学院	82	386	11.0	15.0
2	李滢	河北农业大学理学院	23	40	4.0	6.0
3	马建斌	河北农业大学信息科学与技术学院	26	151	6.0	11.0
4	赵洋	河北农业大学信息科学与技术学院	30	168	8.0	12.0