基于内容的垃圾电子邮件过滤技术研究

• 作者: 薛博洋 马建斌
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 内容 垃圾电子邮件过滤 tf-idf 结构特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 72-75
• 分类号: TP393.098
• 字数: 3078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6510.2010.02.019

摘要

提出一种过滤垃圾电子邮件的方法.通过tf-idf特征提取方法提取邮件的词汇特征,采用X2特征选择方法选取有效的特征,并抽取几个具有明显区分能力的结构方面的特征,利用支持向量机算法对垃圾电子邮件进行自动过滤.对中科院中文垃圾邮件语料库(Cspam)的实验,识别正确率达到82%以上,另外,tf-idf词汇特征和结构特征搭配使用可以提高分类的正确率,表明此种方法能提高垃圾电子邮件过滤的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建斌	河北农业大学信息科学与技术学院	26	151	6.0	11.0
2	薛博洋	河北农业大学现代科技学院	1	5	1.0	1.0