代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

• 作者: 刘威 张绍成 王丹华 程子傲
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 潜在狄利克雷分布 支持向量机 垃圾邮件过滤 文本分类 多示例学习
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 校园网工程与应用
• 页码范围: 176-180
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.098|TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.16S136

摘要

针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题，提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法，用以实现垃圾邮件过滤。首先，基于LDA （潜在狄利克雷分布）对邮件的多个主题进行提取，对邮件语义进行描述；其次，利用CS‐SVM （代价敏感支持向量机）对邮件进行代价敏感学习，实现对不同类别邮件的惩罚；最后，结合MI‐SVM（多示例支持向量机）进行代价敏感的多主题学习，实现邮件分类。实验采用四组ling‐spam处理数据集。实验结果证明：该分类算法较比传统邮件分类算法，可以取得更高的准确性、特异性与敏感性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丹华	辽宁大学信息化中心	13	47	4.0	6.0
2	刘威	沈阳建筑大学信息网络中心	21	26	3.0	4.0
3	张绍成	辽宁大学信息化中心	23	138	6.0	11.0
4	程子傲	辽宁大学信息化中心	15	39	4.0	5.0