基于小样本学习的垃圾邮件过滤方法

• 作者: 吴共庆 周晓 潘洁珠 胡学钢
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小样本学习 EM算法 未标记数据 垃圾邮件过滤
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 245-247
• 分类号: TP393
• 字数: 4072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.21.088

摘要

针对客户端垃圾邮件过滤器难以获取足够的训练样本的问题,提出一种基于小样本学习的垃圾邮件过滤方法,利用易于容易获取的未标记样本提高垃圾邮件过滤的性能.先该方法使用已标记的小样本邮件实例集训练一个初始Na?ve Bayes 分类器,以此标注未标记邮件.在此基础上,再使用所有的数据训练新的分类器,并基于利用EM 算法进行迭代直至收敛.实验表明,结果证明,当给定规模为5-个～20 个的已标记小样本训练邮件时,该方法可有效地提高垃圾邮件过滤性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	吴共庆	合肥工业大学计算机与信息学院	24	251	6.0	15.0
3	潘洁珠	合肥师范学院计算机科学与技术系	15	97	5.0	9.0
4	周晓	合肥师范学院计算机科学与技术系	10	16	3.0	3.0