一种基于动态特征词典的SVM中文电子邮件过滤方法

被引：3

作者：

侯岩

王文剑

机构：

[1] 山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

来源：

计算机科学 | 2008年 / 03期

关键词：

支持向量机; 中文电子邮件; 过滤; 动态特征词典;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题。本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)核参数,有效地提高了垃圾邮件的过滤精度,实验结果超过了网易免费邮所公布的过滤指标。

引用

页码：49 / 51

页数：3