SMO算法在邮件过滤中的应用

• 作者: 李保林 杨丽华
• 来源期刊: 湖北汽车工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 邮件过滤 支持向量机 序列最小优化
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5483.2009.01.014

摘要

针对传统的支持向量机(SVM)算法在速度方面的缺陷,本文提出将序列最小优化(SMO)算法引人到垃圾邮件过滤系统中,实验结果证明,该模型训练时间快,过滤效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨丽华	湖北汽车工业学院经济管理学院	29	85	5.0	6.0
2	李保林	湖北汽车工业学院经济管理学院	25	60	5.0	6.0