本文選題：電子郵件　切入點：垃圾郵件　出處：《計算機仿真》2013年05期

【摘要】：研究垃圾郵件過濾準確率問題,電子郵件是一種高維、復雜的特殊文本,單一支持向量機、K近鄰等傳統(tǒng)模型均難以識別垃圾郵件,導致過濾正確率低。為了提高了垃圾郵件過濾正確率,提出一種K近鄰和支持向量機相融合的垃圾郵件過濾模型(SVM-KNN)。首先將郵件特征向量輸入到支持向量機學習,找到支持向量集,然后計算待識別郵件與最優(yōu)超平面間的距離,距離大于閾值,便采用支持向量機識別郵件類型,否則用K近鄰識別郵件類型。仿真結果表明,SVM-KNN很好地解決單一模型存在的難題,提高了垃圾郵件過濾正確率,是一種有效的電子郵件管理的手段。
[Abstract]:The accuracy of spam filtering is studied. E-mail is a kind of special text with high dimension and complexity. Traditional models such as single support vector machine (SVM) and K-nearest neighbor are difficult to recognize spam, which leads to low filtering accuracy.In order to improve the accuracy of spam filtering, a new spam filtering model named SVM-KNNN is proposed, which combines K-nearest neighbor and support vector machine.First, the message feature vector is input into support vector machine to find the support vector set, then the distance between the message to be identified and the optimal hyperplane is calculated. The distance is larger than the threshold, and then the support vector machine is used to identify the mail type.Otherwise, use the K nearest neighbor to identify the mail type.The simulation results show that SVM-KNN can solve the problem of single model and improve the accuracy of spam filtering. It is an effective method of email management.
【作者單位】： 北京理工大學珠海學院;
【分類號】：TP393.098

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本文編號：1720008