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摘要:
对朴素贝叶斯理论作为中文邮件过滤技术进行了分析改进,邮件预处理后,对其进行分词处理,利用基于依赖性的粗糙集最优属性约简方法来对邮件集进行特征维数压缩。条件属性的数目大幅减少,提高了分类的效率。
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垃圾邮件过滤
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基于最优近似粗糙集的属性约简
粗糙集
属性约简
相似度
最优近似集
分布约简
最优近似分布约简
基于邮件过滤的中文邮件语料库构建
邮件过滤
中文邮件语料库
标注
XML
基于模糊支持向量机的中文垃圾邮件过滤方法
垃圾邮件
支持向量机
模糊支持向量机
模糊隶属度
隶属度函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于最优属性约简的中文邮件过滤系统
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 垃圾邮件 中文分词 粗糙集 属性约简 贝叶斯分类器
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1240-1241
页数 2页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李六杏 7 14 2.0 3.0
2 区凤霞 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
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同被引文献  (0)
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2002(1)
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2006(1)
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2007(0)
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研究主题发展历程
节点文献
垃圾邮件
中文分词
粗糙集
属性约简
贝叶斯分类器
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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0
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