基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法综述

• 作者: 李志敏 谭敏生 赵治国
• 来源期刊: 南华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件 贝叶斯 邮件过滤
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0062.2006.01.009

摘要

朴素贝叶斯分类器是机器学习中一种简单而又有效的分类方法,但是由于它的属性条件独立性假设在实际应用中经常不成立,这影响了它的分类性能,为此基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法已受到越来越多的研究人员关注.本文通过对当前提出的最新的具有代表性的基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法进行分析和比较,总结各个算法的优点和不足,从而便于研究者对已有的算法再进行改进, 提出具有更好性能的新的邮件过滤算法, 同时方便使用者在应用时对算法的选择和使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵治国	南华大学计算机科学与技术学院	26	114	6.0	9.0
2	谭敏生	南华大学计算机科学与技术学院	102	553	12.0	20.0
3	李志敏	南华大学计算机科学与技术学院	10	39	3.0	6.0