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摘要:
随着垃圾邮件逐渐成为网络用户的一大困扰,垃圾邮件过滤技术的研究显得越来越重要.针对电子邮件存在数据极度稀疏性、高特征维数和多重相关性等特点,本文提出了一种基于偏最小二乘原理的特征抽取方法,可以通过对原始特征进行线性组合抽取出既可反映邮件内容又可反映邮件类型的潜在语义特征,并可解决多重相关性问题.在Enron-Spam邮件数据集上的实验结果表明,同χ2特征选择方法相比,该方法在较低维数上可以获取良好的邮件过滤性能.
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文献信息
篇名 基于偏最小二乘特征抽取的垃圾邮件过滤
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 计算机应用 中文信息处理 垃圾邮件过滤 偏最小二乘 特征抽取
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 74-79
页数 6页 分类号 TP391
字数 4260字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2008.01.012
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 王明文 江西师范大学计算机信息工程学院 115 1470 19.0 34.0
2 吴水秀 江西师范大学计算机信息工程学院 20 191 5.0 13.0
3 黄国斌 江西师范大学计算机信息工程学院 3 7 2.0 2.0
4 王鹏鸣 江西师范大学计算机信息工程学院 3 14 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
计算机应用
中文信息处理
垃圾邮件过滤
偏最小二乘
特征抽取
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
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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