一种基于信息增益的新垃圾邮件特征选择算法

• 作者: 刘元宁 李猛
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息增益 类内分散度 类间集中度 垃圾邮件 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 379-382
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 1914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2017.02.32

摘要

基于传统信息增益特征选择算法,通过提出类内分散度与类间集中度的概念,结合传统信息增益算法,解决了信息增益算法因忽略特征项的分布而导致的性能下降问题,提高了信息增益算法的效率.使用改进的特征选择算法进行垃圾邮件过滤实验,在不同的分类器下,与传统的特征选择算法进行对比,实验结果表明,改进的特征选择算法性能较优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘元宁	吉林大学计算机科学与技术学院	39	150	7.0	9.0
2	李猛	吉林大学计算机科学与技术学院	5	29	3.0	5.0