Hadoop平台下垃圾邮件过滤技术研究

• 作者: 刘广钟 李毅
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop 垃圾邮件 贝叶斯 MapReduce
• 年，卷（期）: 2015,（19）
• 页码范围: 86-89,92
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4250字
• 语种: 中文

摘要

传统的贝叶斯垃圾邮件过滤系统虽然具有较高的分类准确性，但是在处理邮件时存在效率低、消耗资源量大的问题。本文针对贝叶斯垃圾邮件过滤算法进行了在 Hadoop MapReduce 下的研究，并对判定类别的阈值进行了优化，实验表明，本文提出的算法降低了正常邮件的误判率，提高了垃圾邮件判定的准确率和 F 值，同时提高了垃圾邮件过滤的效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘广钟	上海海事大学信息工程学院	82	231	8.0	10.0
2	李毅	上海海事大学信息工程学院	6	9	2.0	2.0