基于邏輯回歸模型的垃圾郵件過濾系統(tǒng)的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、垃圾郵件的傳播蔓延，嚴重侵害了電子郵件用戶利益，影響了電子郵件服務運營秩序，危害了互聯(lián)網(wǎng)安全和社會穩(wěn)定，已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)一大公害。本文研究了使用文本分類進行郵件過濾的方法。基于機器學習理論的垃圾郵件過濾算法是解決垃圾郵件問題的研究熱點，本文重點對中文過濾特征項和垃圾郵件過濾模型兩方面進行研究。
　　 本文采用在線邏輯回歸模型解決垃圾郵件過濾，提出了字節(jié)級n元文法獲取郵件特征，有效解決了垃圾郵件特征獲取的問題，應用該文法不僅簡化了特

2、征提取，還使得過濾器具有能夠處理圖像、病毒郵件的能力，為大幅提高垃圾郵件過濾器的性能奠定了基礎；本文采用TONE訓練方法進行垃圾郵件過濾器的訓練，減輕了系統(tǒng)對訓練數(shù)據(jù)的需求，提高了系統(tǒng)的效率，同時還提高了系統(tǒng)的魯棒性。實驗結果表明，該方法的性能極佳，可以滿足實際應用的需求。
　　 本文描述的系統(tǒng)參加了中國計算機學會主辦的SEWM(Search Engineand Web Mining)2008垃圾郵件過濾評測，獲立即反饋、主動學

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