基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法

• 作者: 杨艳燕 路新华 郭红转
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 邮件过滤 粗糙集 启发式方法 决策规则边界
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 258-261
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.098|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.01.059

摘要

针对垃圾邮件过滤的准确率和稳定性不高,以及为了解决邮件过滤算法在语料分类上存在漏报和误报等问题,提出基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法(RARM).该算法运用粗糙集理论对语料库进行直接分析,并采用启发式方法提出了粗糙集理论的三种不同决策规则的执行计划,确保当邮件内容的词汇语义较为模糊时,仍能保证一定的分类准确度.在实验仿真中,通过与基于支持向量机(SVM)、AdaBoost和贝叶斯分类的邮件过滤算法相比较,该算法在垃圾邮件过滤上的准确率优于对比算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨艳燕	南阳理工学院计算机与信息工程学院	12	19	2.0	4.0
2	郭红转	南阳理工学院计算机与信息工程学院	13	15	2.0	3.0
3	路新华	南阳理工学院计算机与信息工程学院	5	18	2.0	4.0