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摘要:
由于相对于漏报,误报会对邮件过滤性能造成更负面的影响,因此有必要研究如何让邮件过滤器对误报代价表现出更高的敏感性.本文通过引入具有偏依赖特征的权值系数函数,提出了一种能够实现非对称训练学习的改进拟合Logistic Regression邮件分类算法模型.根据在实际邮件样本集上所作测试试验,在分类精度性能没有降低的条件下,验证了新分类模型在误报率和漏报率两项指标之间存在较明显的偏依赖特性,同时对扰动特征数据表现出较强鲁棒特性.
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文献信息
篇名 垃圾邮件分类的偏依赖特性研究
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 垃圾邮件 偏依赖 误报率 漏报率
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1870-1874
页数 5页 分类号 TP393
字数 5376字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2007.10.012
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 周明天 电子科技大学计算机学院卫士通安全联合实验室 315 3725 27.0 49.0
2 刘震 电子科技大学计算机学院卫士通安全联合实验室 46 292 9.0 15.0
3 谭良 电子科技大学计算机学院卫士通安全联合实验室 15 125 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
垃圾邮件
偏依赖
误报率
漏报率
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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