邮件过滤与个性化分类模型的研究

• 作者: 王丽侠
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: 邮件过滤 贝叶斯分类 机器学习 代理
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件技术
• 页码范围: 42-44,47
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2005.09.015

摘要

研究了邮件过滤的主要方法,提出了将Agent技术、粗糙集和最小风险的Bayes分类方法结合的邮件过滤及个性化分类模型.该模型首先利用粗糙集方法对邮件样本向量空间进行约简,然后利用已知样本对最小风险的Bayes分类器进行训练,得到具有智能分类功能的邮件分类器,利用该分类器过滤掉用户不感兴趣的邮件,并利用Agent学习用户的个性化知识,最后利用学习的知识将用户感兴趣邮件进行再分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽侠	浙江师范大学信息科学与工程学院	25	152	8.0	11.0