实用高效的垃圾邮件过滤算法

• 作者: 徐长庚 林和平 梁好
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件过滤 K最近邻算法 朴素贝叶斯算法
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 298-302
• 分类号: TP391
• 字数: 3192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2010.03.014

摘要

为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以朴素贝叶斯算法和K最近邻(KNN:K-Nearest Neighbors)算法为基础,对传统垃圾邮件过滤算法进行改进,给出邮件的合法属性和非法属性的概念,并提出一种新的分类算法--基于邮件合法属性和非法属性的分类算法(SEASF:Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute).SEASF计算复杂度较低,可适用于大规模场合及邮件的在线过滤.将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明,该算法可大幅度提高分类精度,分类速度也令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林和平	东北师范大学计算机学院	67	376	10.0	16.0
2	梁好	东北师范大学计算机学院	2	1	1.0	1.0
3	徐长庚	东北师范大学计算机学院	3	4	1.0	2.0