原文服务方: 科技与创新       
摘要:
本文针对垃圾邮件过滤问题,结合中文自身的特点,把广泛适用于英文文本和邮件分类的朴素贝叶斯过滤方法应用在垃圾邮件网关邮件过滤层;把信息增益修剪方法经过改进作为中文特征选择方法,应用在数据管理层;从而极大提高了垃圾邮件的过滤精度.
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模糊匹配
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向量空间模型
朴素贝叶斯分类
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件网关
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 朴素贝叶斯 信息增益 特征提取
年,卷(期) 2006,(18) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 73-75,69
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2006.18.025
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (10)
同被引文献  (2)
二级引证文献  (7)
2005(1)
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2006(0)
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研究主题发展历程
节点文献
朴素贝叶斯
信息增益
特征提取
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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