基于信息增益的混合垃圾邮件特征选择方法

• 作者: 冷成朝 闫巧
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 卡方检验(CHI) 信息增益(IG) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2012,（27）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 90-93
• 分类号: TP393
• 字数: 3895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.27.019

摘要

特征选择是邮件过滤重要的环节,特征的好坏不仅影响分类的准确率,还直接影响到分类器训练和分类的开销.比较了常用的CHI选择、互信息(MI)、信息增益(IG)和SVM特征选择算法在垃圾邮件过滤中的效果,针对这些方法只排序而未消除特征间冗余的缺点,提出了利用特征词间条件概率和分类区分度消除冗余的混合邮件特征选择方法.实验结果表明:方法效果良好,提高了邮件分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫巧	深圳大学计算机与软件学院	25	250	8.0	15.0
2	冷成朝	深圳大学信息工程学院	1	6	1.0	1.0