![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/38967dea-0e6f-440e-924b-0f491a7638d2/38967dea-0e6f-440e-924b-0f491a7638d2pic.jpg)
![基于主動TCM-EKNN的個(gè)性化郵件過濾技術(shù)研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/38967dea-0e6f-440e-924b-0f491a7638d2/38967dea-0e6f-440e-924b-0f491a7638d21.gif)
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、電子郵件以其方便、快捷、低成本等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為日常生活中主要通信手段之一。但是隨之而來的垃圾郵件卻給社會造成了很大的危害。因此,研究郵件過濾技術(shù)具有重要的意義。
近年來,利用機(jī)器學(xué)習(xí)、文本分類的郵件過濾方法處理垃圾郵件問題,已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。但是這類方法對樣本計(jì)算量較大和對樣本庫容量依賴性較強(qiáng)。訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過大和表征數(shù)據(jù)的特征向量維數(shù)過多,會引發(fā)“維災(zāi)難”和過大的運(yùn)算量,對于一個(gè)有很多訓(xùn)練樣本的郵件過濾系統(tǒng)而言,會使得其
2、實(shí)用性能大打折扣。因此,本文結(jié)合EKNN和 TCM算法思想,提出一種 TCM-EKNN的郵件過濾方法,并且采用主動學(xué)習(xí)樣本選擇方法選擇較少高質(zhì)量的訓(xùn)練樣本構(gòu)建郵件分類器從而高效地實(shí)現(xiàn)垃圾郵件過濾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:TCM-EKNN獲得了良好的過濾效果,從而論證了TCM-EKNN有效性;并且在保證傳統(tǒng)的郵件過濾方法同等高準(zhǔn)確率前提下,TCM-EKNN采用主動學(xué)習(xí)方法后,極大地減少了訓(xùn)練樣本數(shù)量,提高了分類器性能,論證了主動學(xué)習(xí)方法選擇及限制樣
3、本規(guī)模并保證過濾性能的有效性。
當(dāng)前主流郵件過濾方法主要通過特征詞來實(shí)現(xiàn)過濾功能,而漢語中詞語的表達(dá)方法靈活多變,垃圾郵件發(fā)送者很容易通過修改郵件特征詞等手段來繞過郵件過濾方法。同時(shí),郵件具有明顯的流數(shù)據(jù)特點(diǎn),垃圾郵件的特征往往隨著時(shí)間的推進(jìn)而遷移,導(dǎo)致郵件過濾方法不能滿足不同背景、不同目的和不同時(shí)期的過濾需要。而個(gè)性化服務(wù)能很好的解決這些問題。因此,本文提出了一種基于用戶行為的興趣度計(jì)算方法,通過用戶對郵件的各種操作,學(xué)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 代價(jià)敏感的個(gè)性化郵件過濾技術(shù)研究.pdf
- 基于UCON的電子郵件個(gè)性化過濾系統(tǒng).pdf
- 基于貝葉斯的個(gè)性化郵件分類技術(shù)研究.pdf
- 電子郵件個(gè)性化過濾系統(tǒng)研究.pdf
- 基于主題模型的個(gè)性化短信過濾技術(shù)研究.pdf
- 基于決策粗糙集的個(gè)性化郵件過濾方法.pdf
- 基于決策粗糙集的個(gè)性化郵件分類技術(shù)研究.pdf
- 個(gè)性化主動信息推送技術(shù)研究.pdf
- 基于協(xié)同過濾技術(shù)的個(gè)性化推薦研究.pdf
- 基于混合協(xié)同過濾的個(gè)性化流程推薦技術(shù)研究.pdf
- 協(xié)同過濾個(gè)性化推薦技術(shù)研究與改進(jìn).pdf
- 基于情景的個(gè)性化檢索技術(shù)研究.pdf
- 基于改進(jìn)KNN的個(gè)性化郵件分類研究.pdf
- 基于協(xié)同過濾技術(shù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究.pdf
- 協(xié)同過濾個(gè)性化推薦技術(shù)的研究.pdf
- 基于改進(jìn)knn的個(gè)性化郵件分類研究(1)
- 基于Agent的個(gè)性化信息過濾技術(shù)的研究及實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于LBSN的個(gè)性化推薦技術(shù)研究.pdf
- 基于Web挖掘的個(gè)性化技術(shù)研究.pdf
- 基于tag的個(gè)性化推薦技術(shù)研究.pdf
評論
0/150
提交評論