基于C-SVM和KPCA的垃圾邮件检测研究

• 作者: 孙宗宝 秦玉平 耿姝
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核主成分分析 垃圾邮件检测
• 年，卷（期）: 2010,（19）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 94-96
• 分类号: TP393
• 字数: 3274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.19.027

摘要

现有的垃圾邮件检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题.提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行垃圾邮件检测的方法.与传统算法相比,该方法与邮件异构有很高的检测率、更强的泛化能力和更高的检测效率.实验证明了方法的实用性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦玉平	渤海大学信息科学与工程学院	87	586	14.0	17.0
2	孙宗宝	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	3	21	3.0	3.0
3	耿姝	渤海大学信息科学与工程学院	3	9	2.0	3.0