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摘要:
如何将邮件的头信息和内容信息有效结合起来进行垃圾邮件过滤备受研究人员的关注.基于粗糙集具有很好地处理不确定信息的特点,提出了一种基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法,首先根据邮件头信息将其分为正常邮件、垃圾邮件和可疑邮件,再根据邮件内容将可疑邮件分为正常和垃圾邮件.通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法不仅能提高垃圾邮件过滤的准确率,而且能大幅降低误杀率.
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文献信息
篇名 基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 粗糙集 朴素贝叶斯 特征选择 垃圾邮件过滤
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2006-2009,2048
页数 分类号 TP18|TP391
字数 5736字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓维斌 重庆邮电大学电子商务与现代物流实验室 48 488 11.0 21.0
3 洪智勇 西南交通大学信息科学与技术学院 12 100 6.0 9.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
朴素贝叶斯
特征选择
垃圾邮件过滤
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
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