统计学理论在邮件分类中的应用研究

• 作者: 汤伟 程家兴 纪霞
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 文本分类 垃圾邮件
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 231-234
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 字数: 3449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.12.068

摘要

分类问题,尤其是文本自动分类一直是机器学习与数据挖掘研究中的研究热点与核心技术,其中如朴素贝叶斯、KNN等近年来得到了广泛的关注和快速的发展.文中在统计学理论的基础上给出了一种基于支持向量机方法的文本分类算法,并设计出了相应的垃圾邮件过滤系统.实验证明与朴素贝叶斯方法相比,该算法极大地提高了分类准确率和查全率,具有应用推广的价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程家兴	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	93	1344	17.0	35.0
2	纪霞	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	25	107	6.0	8.0
3	汤伟	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	7	27	4.0	5.0