基于RSSI的贝叶斯垃圾邮件过滤算法

• 作者: 段谊海 陈铁军 靖丰年
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 邮件分类 贝叶斯分类器 特征提取 多项式事件模型 过拟合
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 1790-1793
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.07.022

摘要

针对现有贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤时，贝努利模型精度低、不能区分文本特征重要性、多项式模型计算量大、无关特征项浪费计算时间、对出现次数少的特征项反应敏感等缺点，提出 RSSI （remove similar and sensitive items）特征模型。通过计算并比较特征项出现的频率，去除无关和敏感特征项，减小运算量，增加正确率，减少过拟合。M atlab仿真结果表明，与现有的朴素贝叶斯算法（na?ve Bayes）和支持向量机（support vector machine ，SVM）等算法相比，RS‐SI算法能显著减少分类时间，降低合法邮件被误判的概率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈铁军	郑州大学电气工程学院	115	1338	17.0	32.0
2	段谊海	郑州大学电气工程学院	2	9	2.0	2.0
3	靖丰年	郑州大学电气工程学院	1	2	1.0	1.0