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摘要:
本文提出了一种个性化垃圾邮件过滤方法,它能够根据用户反馈自动学习出用户兴趣,并随时间的推移自动适应用户兴趣的变化.该方法首先抽取邮件的语言特征和行为特征构建多个基于规则的单独过滤器,然后采用SVM集成学习方法组合这些单独过滤器的结果.为了提高学习速度、减少用户提供反馈的数量,本文采用了主动学习方法挑选更加富含知识的邮件请求用户给出反馈.实验结果表明:集成学习和主动学习相结合的个性化过滤方法在个性化程度、分类准确率、过滤速度以及自动学习能力等方面具有更好的性能.
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文献信息
篇名 集成学习和主动学习相结合的个性化垃圾邮件过滤
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 垃圾邮件过滤 个性化 集成学习 主动学习 支持向量机
年,卷(期) 2011,(9) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 34-41
页数 分类号 TP391.1
字数 9049字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.09.007
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 王挺 国防科学技术大学计算机学院 34 445 12.0 20.0
2 刘伍颖 国防科学技术大学计算机学院 4 34 3.0 4.0
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
垃圾邮件过滤
个性化
集成学习
主动学习
支持向量机
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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
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