粗糙集与决策树在电子邮件分类与过滤中的应用

• 作者: 吕跃进 邓春燕 陶多秀
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件 粗糙集 数据挖掘 决策树
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 数据库、信息处理
• 页码范围: 138-140,184
• 页数: 4页
• 分类号: TP182
• 字数: 3873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.16.040

摘要

垃圾邮件的识别与过滤是目前研究的热点问题之一.而粗糙集是一种新的处理模糊和不确定性知识的数据分析工具,已被成功地应用到许多有关分类的领域.将粗糙集与决策树结合,提出一个基于RS-DT的邮件分类方案与模型,并进行了实验及结果分析.通过与朴素贝叶斯模型及SVM的比较,表明提出的基于RS-DT的模型可以降低把正常邮件错分为垃圾邮件的比率,提高过滤系统的自学习能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕跃进	广西大学数学与信息科学学院	119	1973	18.0	41.0
2	陶多秀	广西大学电气工程学院	3	31	3.0	3.0