基于改进Na(i)ve Bayes的垃圾邮件过滤模型研究

• 作者: 何聚厚 王涛 裘国永
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件过滤 朴素贝叶斯 期望交叉熵 特征选取
• 年，卷（期）: 2007,（13）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 186-190
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.098
• 字数: 5850字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.13.055

摘要

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的Na(i)ve Bayes过滤模型(NBF),指出了期望交叉熵(ECE)特征词选取方法的不足.提出了改进的Na(i)ve Bayes垃圾邮件过滤模型(A-NBF),用改进的期望交叉熵(AECE)选取垃圾邮件特征词,并在邮件分类过程中对特征词进行加权,从而提高对垃圾邮件过滤的精度.实验结果可以看出A-NBF比NBF在过滤精度方面有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何聚厚	陕西师范大学计算机科学学院	59	259	9.0	13.0
2	王涛	陕西师范大学计算机科学学院	53	157	8.0	11.0
3	裘国永	陕西师范大学计算机科学学院	54	333	10.0	15.0