基于IMI-WNB算法的垃圾邮件过滤技术研究

• 作者: 刘洁 王铮 王辉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 互信息 垃圾邮件过滤 加权朴素贝叶斯算法 特征选择 词频
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 299-304,312
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0056577

摘要

互信息和朴素贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤时,存在特征冗余和独立性假设不成立的问题.为此,提出一种改进互信息的加权朴素贝叶斯算法.针对互信息效率较低的问题,通过引入词频因子与类间差异因子,提出一种改进的互信息特征选择算法,从而实现更高效的特征降维.针对朴素贝叶斯分类算法的独立性假设问题,在朴素贝叶斯分类时使用改进互信息值进行特征加权,消除部分朴素贝叶斯条件独立性假设对邮件分类的不利影响.实验结果表明,相比传统朴素贝叶斯算法,该算法提高了垃圾邮件过滤的精确度、召回率与稳定性.