基于贝叶斯公式的垃圾邮件过滤方法

被引:11
作者
詹川
卢显良
周旭
侯孟书
袁连海
机构
[1] 电子科技大学计算机科学与工程学院
关键词
贝叶斯公式; 垃圾邮件过滤; 特征项提取; 向量;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.098 [];
学科分类号
摘要
伴随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件泛滥成灾,严重影响了人们正常的学习、工作和生活。本文提出了一种改进的基于贝叶斯公式垃圾邮件过滤技术。我们采用了基于词熵的特征项提取方法,并且使用特征项单词出现频率来表示向量,推导出相应的贝叶斯计算公式。实验表明,我们的方法使垃圾邮件过滤的整体性能都有明显提高。
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共 1 条
[1]   On the Optimality of the Simple Bayesian Classifier under Zero-One Loss [J].
Pedro Domingos ;
Michael Pazzani .
Machine Learning, 1997, 29 :103-130