应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤研究

• 作者: 秦玉平 翟军昌 车伟伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征词 信息增益 垃圾邮件 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2012,（34）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 116-119,170
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1204-0711

摘要

在垃圾邮件过滤中,考虑到特征词对合法邮件和垃圾邮件分类贡献的不同,通过定义分类贡献比系数,将特征词分类贡献的思想应用到特征选择和朴素贝叶斯过滤器的设计中,在英文语料库上进行实验,实验结果表明,应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤方法可以有效提高过滤器对合法邮件和垃圾邮件的识别能力,降低过滤器对合法邮件和垃圾邮件的误判率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦玉平		87	586	14.0	17.0
2	翟军昌		24	111	6.0	10.0
3	车伟伟		6	19	3.0	4.0