改进ReliefF算法在图像型垃圾邮件检测中的应用研究

• 作者: 万明成 刘伟 张凤荔 程红蓉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像型垃圾邮件 特征冗余度 特征选择算法 特征子集
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3256-3258,3262
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.09.015

摘要

图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响.一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥,但是在时间消耗和精确度方面很难兼顾.在对垃圾邮件图像的特征数据深入分析后,提出一种基于特征冗余度的ReliefF特征选择算法(R-ReliefF算法).本算法首先获取图像特征,结合数据特征进行离散化,并对这些离散化后的特征集合进行优化,最后应用在垃圾图像识别上.对比发现,优化后提取的特征子集在识别垃圾邮件图像方面既减少了时间消耗,又提高了垃圾图像识别的精确度.