本文關鍵詞：基于KNN-SVM的垃圾郵件過濾模型

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【摘要】：垃圾郵件具有特征維數(shù)高、樣本不平衡等特點,針對近鄰算法(KNN)或支持向量機(SVM)存在虛警率高等難題,基于組合優(yōu)化理論,提出基于KNN-SVM的垃圾郵件過濾組合模型。首先提取垃圾郵件的特征項,并構(gòu)建垃圾郵件過濾模型的輸入向量,然后采用KNN對垃圾郵件訓練樣本進行選擇,將訓練樣本縮減到k個,并采用支持向量機對k個樣本訓練和建模進行垃圾郵件過濾,最后采用中文郵件集對KNN-SVM的性能進行分析。結(jié)果表明,KNN-SVM提高了垃圾郵件過濾的準確率,大幅度降低了虛警率,而且垃圾郵件的過濾速度可以滿足郵件處理的在線需求。
【作者單位】： 常州大學懷德學院;
【關鍵詞】： 垃圾郵件 模式識別提取 K近鄰算法 特征提取
【分類號】：TP393.098
【正文快照】： 0引言電子郵件(Email)是包含文字、圖像、視頻的特殊文本,已經(jīng)成為網(wǎng)絡上交流、溝通的工具[1]。大量統(tǒng)計與研究報告表明,垃圾郵件占了全世界郵件的50%以上,對人們生活、工作帶來了干擾,而且浪費了大量的網(wǎng)絡帶寬[2]。提高垃圾郵件過濾的準確率,保證信息安全,引起了人們的廣泛

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