基于有监督Bayesian网络的垃圾邮件过滤

• 作者: 刘震 周明天
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件 Bayesian网络 邮件过滤 参数估计
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 558-561
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.098|TP181
• 字数: 4779字
• 语种: 中文

摘要

对影响邮件特性的邮件报文格式作了仔细的分析并对垃圾邮件的特征进行了分类归纳,在此基础上构建了一个有监督的Bayesian邮件分类网络.通过对该网络作Bayesian参数估计,实现了判定邮件类别的不确定推理.对不同邮件测试集的在线学习试验结果表明,有监督Bayesian邮件分类网络能够有效地实现垃圾邮件的相对完备特征学习,改善邮件过滤的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周明天	电子科技大学计算机科学与工程学院	315	3725	27.0	49.0
2	刘震	电子科技大学计算机科学与工程学院	46	292	9.0	15.0