基于SMO和指纹技术在线邮件过滤方法与优化

• 作者: 祝庆荣 董守斌 陈彬
• 来源期刊: 郑州大学学报(理学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件过滤 支持向量机 条件减弱 动态子集
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 90-93,98
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3049字
• 语种: 中文

摘要

研究了垃圾邮件的指纹特征向量表示和SVM过滤方法,设计实现了基于指纹特征和SMO的在线式邮件过滤器FSVM,在在线垃圾信息过滤上获得到了与传统方法相当的效果.在SVM过滤的运算速度方面,基于原始SMO算法,对上述在线方法提出了邮件样本动态集方法(DFSVM)进行条件减弱,在降低了计算量的同时能够保证指纹SMO获得相当的过滤效果.在标准测试集和真实邮件系统中进行了实验验证和对比,结果表明,该改进对提高SVM分类精读有一定的帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈彬	华南理工大学计算机科学与工程学院	5	63	1.0	5.0
2	董守斌		4	45	2.0	4.0
3	祝庆荣	华南理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0