基于优化Naive Bayes的垃圾邮件过滤

• 作者: 刘继承 孔维华 陈娟
• 来源期刊: 计算机安全
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯算法 神经模糊分类 垃圾邮件
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 学术·技术
• 页码范围: 18-20,30
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0428.2009.01.006

摘要

针对朴素贝叶斯算法在垃圾邮件上的"独立性假设"条件这一不足,可以利用神经模糊技术来修正朴素贝叶斯分类算法.通过摒除模糊系统和神经网络各自的缺点,结合各自的优点组成了神经模糊系统.对贝叶斯分类算法及Naive Bayes算法在垃圾邮件处理上的最新应用进行了介绍,在此基础上,展望了该算法进一步的研究工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘继承	河南工业大学信息科学与工程学院	7	45	3.0	6.0
2	孔维华	河南工业大学信息科学与工程学院	3	37	3.0	3.0
3	陈娟	河南工业大学信息科学与工程学院	7	65	4.0	7.0