基于结构特征的nBayes双层过滤模型

• 作者: 王斌 王申 许洪波
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 朴素贝叶斯 文本分类 垃圾邮件 基于内容的过滤
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 191-194
• 页数: 4页
• 分类号: TP182
• 字数: 4580字
• 语种: 中文

摘要

由于算法的简单和效果的出色,Naive Bayes被广泛地应用到了垃圾邮件过滤当中.通过理论与实验分析发现,结构差异较大的邮件集特征分布差异也较大,这种特征分布差异影响到了Naive Bayes算法的效果.在此基础上,论文提出了一种基于结构特征的双层过滤模型,对不同结构的邮件使用不同的Naive Bayes分类器分开训练和学习.实验分析表明,Naive Bayes使用该模型之后效果有明显的提高,已经与SVM非常接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	中国科学院计算技术研究所	325	6645	42.0	69.0
2	许洪波	中国科学院计算技术研究所	42	988	14.0	31.0
3	王申	中国科学院计算技术研究所	8	52	4.0	7.0