基于用户反馈的反垃圾邮件技术

• 作者: 方滨兴 李洋 王申
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件过滤 机器学习 朴素贝叶斯方法 用户反馈
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 130-132
• 页数: 3页
• 分类号: TP302
• 字数: 4174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.08.044

摘要

在分析传统垃圾邮件过滤技术的基础上,提出了一种基于用户反馈的反垃圾邮件技术.该技术通过引入用户反馈机制,使用改进的朴素贝叶斯方法,构建面向特定用户的过滤器,从而进行垃圾邮件过滤.邮件语料库实验和原型系统的测试证明,该方法能够有效地降低误报率,提高反垃圾邮件系统的可用性,具有较好的实用效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王申	中国科学院计算技术研究所	8	52	4.0	7.0
5	方滨兴	中国科学院计算技术研究所	45	1371	19.0	36.0
6	李洋	中国科学院计算技术研究所	75	512	10.0	20.0