改进NB算法在垃圾邮件过滤技术中的研究

• 作者: 刘月峰 张晓琳 苑江浩
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 垃圾邮件 朴素贝叶斯 特征权重优化 果蝇优化算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 115-120
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.098
• 语种: 中文

摘要

朴素贝叶斯(NB)是一种简单高效的分类算法,且在垃圾邮件过滤中得到广泛应用,但是其属性间独立性的假设在一定程度上影响了分类效果.针对这一问题,提出一种改进的NB算法——FOA-NB算法.该算法将NB算法与果蝇优化算法(FOA)相结合,根据不同特征属性对分类的影响程度赋予不同的权值,通过FOA对权值进行优化,得到全局最优特征权向量,该算法在保留NB算法的简洁高效的优点的同时,通过权值优化获取更加具有决策性的特征属性,从而提高垃圾邮件过滤的正确率和召回率.通过仿真实验与NB算法、加权贝叶斯(WB)进行对比,结果表明FOA-NB算法使得垃圾邮件过滤效果得到明显改善,正确率和召回率均有所提高,且提高幅度约为5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓琳	内蒙古科技大学信息工程学院	118	423	10.0	15.0
2	刘月峰	内蒙古科技大学信息工程学院	12	61	5.0	7.0
3	苑江浩	内蒙古科技大学信息工程学院	2	10	2.0	2.0