有限样本下中文垃圾邮件过滤的研究与实现

• 作者: 喻为民 张洪胜 耿焕同
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件 支持向量机 机器学习
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 76-78
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.01.029

摘要

针对电子邮件应用中垃圾邮件危害日益严重的问题,基于机器学习的垃圾邮件过滤方法正成为当前互联网应用领域的研究热点之一.通过对现有基于机器学习的垃圾邮件处理方法的分析研究,并结合中文信息处理的特点,提出一种基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的中文垃圾邮件过滤方法并加以设计实现.实验表明,在有限样本情况下,基于SVM的中文垃圾邮件过滤方法具有较高的准确性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿焕同	南京信息工程大学计算机与软件学院	53	258	9.0	12.0
2	喻为民	淮南联合大学计算机系	11	22	3.0	4.0
3	张洪胜	淮南联合大学计算机系	9	7	2.0	2.0