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摘要:
垃圾邮件所带来的巨大经济损失及巨大的信息处理量已成为世界性的问题.目前,国际上应用效果较好的过滤技术是基于贝叶斯概率模型,但是由于汉语极为复杂的语义环境和贝叶斯算法的易欺骗性,使得其不能很好地过滤中文垃圾邮件.对此,该文提出了一种综合LVQ2神经网络及决策树分类的过滤算法.实验结果表明,该算法可以过滤98%以上的中文垃圾邮件.
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文献信息
篇名 基于LVQ2神经网络及决策归纳的中文邮件过滤
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 神经网络 决策归纳 垃圾邮件 过滤
年,卷(期) 2005,(9) 所属期刊栏目 开发研究与设计技术
研究方向 页码范围 213-215
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 2907字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.09.077
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 王雨轩 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
决策归纳
垃圾邮件
过滤
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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