基于多任务学习的邮件过滤系统的研究

• 作者: 王志坚 许棣华
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 多任务学习 任务相关性 邮件过滤 分类
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 137-140
• 分类号: TP393
• 字数: 3890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.10.034

摘要

随着电子邮件的广泛使用,如何有效地避免和防范垃圾邮件的侵扰已成为一个亟待解决的问题.受机器学习在邮件过滤中研究和应用的启发,利用多任务学习(multitask learning)的特性,将判断一个用户的邮件是否为垃圾邮件看作一个任务(task),利用多任务学习中任务相关性假设,提出一种基于多任务学习的邮件过滤系统.实验表明,该系统对中英文邮件语料都是可靠和有效的,尤其对于同一邮件列表(mail list)中的用户的邮件.

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