一种基于SVM的垃圾邮件过滤方法

• 作者: 祝庆荣
• 来源期刊: 科技风
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件过滤 支持向量机 条件减弱 动态工作集
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 17-17
• 分类号: TP393.098
• 字数: 1287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7341.2011.17.018

摘要

本文通过研究垃圾邮件的特征表示和过滤方法,设计了一种应用指纹特征向量表示方法和支持向量机（SVM）的最小序列最优化（SMO）方法的在线式邮件过滤器。在在线垃圾信息过滤上获得到了与传统方法相当的基础上,基于原始SMO算法提出了动态邮件样本工作集方法（DFSVM）对SMO的分类条件进行减弱,优化了在线过滤模式下的运算时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝庆荣	广东电网公司电力通信设备运维中心	3	4	2.0	2.0