基于加權(quán)子圖和支持向量機(jī)相融合的郵件分類算法
本文關(guān)鍵詞:基于加權(quán)子圖和支持向量機(jī)相融合的郵件分類算法
更多相關(guān)文章: 郵件分類 加權(quán)子圖 特征提取 支持向量機(jī) 布谷鳥(niǎo)搜索算法
【摘要】:為了提高郵件分類的準(zhǔn)確性和分類速度,提出一種基于加權(quán)子圖和支持向量機(jī)相融合的郵件分類方法.首先通過(guò)收集郵件分類樣本數(shù)據(jù),利用加權(quán)子圖提取郵件特征,并實(shí)現(xiàn)加權(quán),然后采用核主成分分析選擇郵件的最優(yōu)特征子集,最后輸入到支持向量機(jī)中進(jìn)行學(xué)習(xí),并采用布谷鳥(niǎo)算法搜索支持向量機(jī)參數(shù),建立最優(yōu)郵件分類器.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該郵件分類方法不僅提高了郵件分類的正確率,而且分類速度明顯加快,可以較好地滿足網(wǎng)絡(luò)郵件在線分類要求.
【作者單位】: 浙江工商大學(xué)實(shí)驗(yàn)室與資產(chǎn)管理處;
【關(guān)鍵詞】: 郵件分類 加權(quán)子圖 特征提取 支持向量機(jī) 布谷鳥(niǎo)搜索算法
【基金】:浙江省社會(huì)科學(xué)界聯(lián)合會(huì)研究項(xiàng)目(2014Z051) 浙江省教育廳科研項(xiàng)目(Y201432308) 浙江省高等教育學(xué)會(huì)2015年度高等教育研究課題(Y20152309) 浙江省實(shí)驗(yàn)室工作研究項(xiàng)目(Y201519)
【分類號(hào)】:TP393.098;TP18
【正文快照】: 隨著Internet迅速發(fā)展和普及,電子郵件(Email)已成為人們聯(lián)絡(luò)朋友的主要工具,但同時(shí)也產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)入侵、病毒、不良信息傳播等問(wèn)題,其中垃圾郵件問(wèn)題不僅浪費(fèi)網(wǎng)絡(luò)資源,還擾亂了人們的正常生活.因此,對(duì)垃圾郵件進(jìn)行有效檢測(cè)和分類,成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)郵件管理研究中的重大課題[1].傳統(tǒng)
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7 周茜,趙明生,扈e,
本文編號(hào):1018680
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