原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
从基于图像特征的图像型垃圾邮件的检测难点入手,总结了目前用于识别垃圾邮件的图像特征,将其归类为文件属性、图像属性等八类特征.对已经用于图像型垃圾邮件分类的五种分类算法,包括支持向量机、决策树法、最大熵模型、D-S证据理论、贝叶斯算法进行了理论分析与效果比较.最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望.
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文献信息
篇名 图像型垃圾邮件过滤技术综述
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 图像型垃圾邮件 人为干扰 垃圾邮件图像 特征分析 分类算法
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 综述评论
研究方向 页码范围 2579-2582
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.09.004
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 万明成 电子科技大学计算机科学与工程学院 9 74 5.0 8.0
2 耿技 电子科技大学计算机科学与工程学院 30 311 11.0 17.0
3 程红蓉 电子科技大学计算机科学与工程学院 19 186 9.0 13.0
4 陈佳 电子科技大学计算机科学与工程学院 23 118 6.0 9.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (16)
共引文献  (26)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (18)
同被引文献  (8)
二级引证文献  (28)
1997(1)
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1999(1)
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2009(2)
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2010(7)
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2011(9)
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  • 二级引证文献(5)
2012(2)
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  • 二级引证文献(1)
2013(5)
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  • 二级引证文献(5)
2014(4)
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  • 二级引证文献(1)
2015(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2016(10)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(8)
2018(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
图像型垃圾邮件
人为干扰
垃圾邮件图像
特征分析
分类算法
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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
论文1v1指导