垃圾邮件过滤的贝叶斯方法综述

• 作者: 张铭锋 李云春 李巍
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 垃圾邮件 贝叶斯分类 向量空间模型 朴素贝叶斯分类
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.098
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2005.08.004

摘要

目前,基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,将机器学习的相关方法应用于垃圾邮件的搜索和判定是进行大量垃圾邮件处理的有效方法.由于贝叶斯分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类方法受到了广泛的关注.主要介绍了贝叶斯方法的理论依据和实现方法,总结了近几年的贝叶斯分类方法的研究情况和贝叶斯方法在垃圾邮件处理中应用的优点和局限性,并提出了下一步可能的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李巍	北京航空航天大学计算机学院	29	159	7.0	11.0
2	李云春	北京航空航天大学计算机学院	33	165	7.0	11.0
3	张铭锋	北京航空航天大学计算机学院	1	54	1.0	1.0