计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
9期
2412-2416
,共5页
垃圾邮件%邮件过滤%贝叶斯算法%MapReduce%数据处理
垃圾郵件%郵件過濾%貝葉斯算法%MapReduce%數據處理
랄급유건%유건과려%패협사산법%MapReduce%수거처리
贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力和较高的准确性,但前期的邮件集训练与学习耗用大量系统资源和网络资源,影响系统效率.提出一种基于MapReduce技术的贝叶斯垃圾邮件过滤机制,一方面对传统贝叶斯过滤技术进行改进,另一方面利用MapReduce模型的海量数据处理优势优化邮件集训练与学习.实验表明,较之目前流行的传统贝叶斯算法、K最近邻(KNN)算法和支持向量机(SVM)算法,基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制在召回率、查准率和精确率方面保持了较好的表现,同时降低了邮件学习和分类成本,提高了系统执行效率.
貝葉斯郵件過濾器具有較彊的分類能力和較高的準確性,但前期的郵件集訓練與學習耗用大量繫統資源和網絡資源,影響繫統效率.提齣一種基于MapReduce技術的貝葉斯垃圾郵件過濾機製,一方麵對傳統貝葉斯過濾技術進行改進,另一方麵利用MapReduce模型的海量數據處理優勢優化郵件集訓練與學習.實驗錶明,較之目前流行的傳統貝葉斯算法、K最近鄰(KNN)算法和支持嚮量機(SVM)算法,基于MapReduce的貝葉斯垃圾郵件過濾機製在召迴率、查準率和精確率方麵保持瞭較好的錶現,同時降低瞭郵件學習和分類成本,提高瞭繫統執行效率.
패협사유건과려기구유교강적분류능력화교고적준학성,단전기적유건집훈련여학습모용대량계통자원화망락자원,영향계통효솔.제출일충기우MapReduce기술적패협사랄급유건과려궤제,일방면대전통패협사과려기술진행개진,령일방면이용MapReduce모형적해량수거처리우세우화유건집훈련여학습.실험표명,교지목전류행적전통패협사산법、K최근린(KNN)산법화지지향량궤(SVM)산법,기우MapReduce적패협사랄급유건과려궤제재소회솔、사준솔화정학솔방면보지료교호적표현,동시강저료유건학습화분류성본,제고료계통집행효솔.
