一种垃圾邮件快速识别方法

• 作者: 李霞 蒋盛益
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件过滤 K最近邻分类算法 共享最近邻图聚类算法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库技术
• 页码范围: 498-502
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 6944字
• 语种: 中文

摘要

k最近邻分类算法原理简单且分类性能好,但因其时间复杂度高,不适用于实际领域在线垃圾邮件过滤.本文在建模阶段首先对训练邮件进行初始聚类,将训练邮件划分为半径大小几乎相同的初始簇,然后使用共享最近邻图聚类算法对包含邮件的初始簇进行再聚类,最终聚类簇被看成是可以增量更新的分类模型,最后使用经典k最近邻分类算法在该分类模型上对未知邮件进行分类.在公开语料Ling-Spam上的实验结果表明,本文提出的垃圾邮件识别算法不仅具有较高的垃圾邮件识别精度,而且还具有较低的时间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋盛益	广东外语外贸大学信息学院	92	1053	18.0	28.0
2	李霞	广东外语外贸大学信息学院	41	308	10.0	15.0