本文關鍵詞：基于用戶興趣度的垃圾郵件在線識別新方法　出處：《華南理工大學學報(自然科學版)》2014年07期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 垃圾郵件 支持向量機 增量學習 主動學習 用戶興趣

【摘要】：多數(shù)在線垃圾郵件識別方法未有效區(qū)分用戶針對不同郵件內容的感興趣程度,導致垃圾郵件識別精度不高.文中提出了一種基于支持向量機的垃圾郵件在線識別新方法.即結合傳統(tǒng)增量學習及主動學習理論,先通過隨機選擇代表樣本尋找分類最不確定的樣本進行人工標注;接著引入用戶興趣度的概念,提出了新的樣本標注模型和算法性能評價標準;最后結合"輪盤賭"方法將標注后樣本加入訓練樣本集.多種對比實驗表明,文中方法針對垃圾郵件識別精度高,樣本訓練及待標注樣本選擇速度快,具有較高的在線應用價值.
【作者單位】： 吉林大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家科技成果轉化項目(財建[2011]329,財建[2012]258)
【分類號】：TP393.098
【正文快照】： 隨著網(wǎng)絡技術的迅速發(fā)展,電子郵件已成為人們日常生活中重要的通信手段之一.日益增長的垃圾郵件常常附載大量虛假甚至危害社會穩(wěn)定與安全的信息.垃圾郵件在線識別具有區(qū)別于傳統(tǒng)文本分類的特點[1-2]:1識別過程需根據(jù)用戶興趣進行,同一封郵件在不同用戶甚至處于不同階段的相同

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1328528