基于特征选择融合的垃圾邮件过滤方法

• 作者: 白宁
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾邮件过滤 特征选择 信息融合 平均投票法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.04.008

摘要

针对传统垃圾邮件过滤问题中采用单一特征选择方法不能够有效提取训练集中全部重要特征或提取结果存在特征冗余的问题，提出一种基于多种特征选择方法融合的垃圾邮件过滤模型 SF-FSF（Spam filtering based on feature selection fusion）。SF-FSF方法通过引入信息融合的概念，将特征选择看成一个决策问题，采用基于平均投票法的信息融合模型进行特征选择结果的融合，以提取垃圾邮件数据集中的重要特征，获得优秀的过滤能力。实验结果表明，SF-FSF 方法比基于单一特征选择的垃圾邮件过滤方法得到了更好的过滤结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白宁	山西警官高等专科学校计算机科学与技术系	7	20	3.0	4.0