基于核方法的贝叶斯邮件分类网络研究

• 作者: 刘震 周明天
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Bayesian网络 高斯核 参数估计 垃圾邮件
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与工程
• 页码范围: 587-589,593
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2007.03.030

摘要

提出一种包含核函数的Bayesian参数估计方法,提高了Bayesian参数估计的实用性.结合邮件内容和报文格式两个方面分析和提取邮件的重要特征,建立了对应的Bayesian邮件分类网络.将包含核函数的Bayesian参数估计方法应用到邮件分类网络,在对不同邮件测试集的在线学习试验结果证明,这种新的分类模型能够有效地实现垃圾邮件的分类过滤.

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