原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
多个相关任务同时学习可能比各个任务单独学习具有更好的泛化能力,这是多任务学习(multitask learning)模式的出发点.受其启发,研究并开发了一种多层邮件过滤系统.首先为各用户建立基本分类器,利用EM算法估计出基本分类器之间的相关系数,最终得到该用户的邮件过滤判别函数.实验结果表明,该系统对中英文语料都是可靠和有效的,并在样例较少时就具有较好的过滤性能.该过滤系统的优劣最终还取决于相关系数先验概率的参数取值,以及所选择的基本分类器.
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文献信息
篇名 一种基于相关系数的多层邮件过滤系统
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 机器学习 相关系数 邮件过滤器 基本分类器
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 4715-4717,4722
页数 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.092
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 王志坚 河海大学计算机信息与工程学院 212 2079 22.0 37.0
2 许棣华 河海大学计算机信息与工程学院 19 89 5.0 9.0
4 张艳丽 河海大学信息中心 8 96 2.0 8.0
7 辛莉 1 1 1.0 1.0
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
机器学习
相关系数
邮件过滤器
基本分类器
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导