计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
12期
265-268
,共4页
垃圾邮件过滤%主元相似判断%权重%概率值%滤波器
垃圾郵件過濾%主元相似判斷%權重%概率值%濾波器
랄급유건과려%주원상사판단%권중%개솔치%려파기
Spam filtering%Principal element similarity judgment%Weight%Probability value%Filter
研究网络通信垃圾邮件过滤优化问题,由于存在随机性,传统的垃圾邮件过滤方法均以内容过滤为主,未考虑其它因素,邮件内容过多会造成确认特征过多,而内容过少则会影响确认的准确性,未全面考虑其它可识别特在因素,具有检测效率低和误差率高的缺陷.提出一种基于Kalmann滤波器和主元特征相似判断模型的垃圾邮件过滤方法,提取邮件的结构主元特征,采用Kalmann滤波器的权值更新模型调整特征项的权重,如果出现新信息,则运算全部特征相权重和,并将其转化成概率值,若概率值高于设置的阀值,通过主元相似判断模型分析待识别邮件,准确过滤相应的垃圾邮件.实验结果表明,改进方法能够具有较高的垃圾邮件识别效率和精确度,具有较强的应用价值.
研究網絡通信垃圾郵件過濾優化問題,由于存在隨機性,傳統的垃圾郵件過濾方法均以內容過濾為主,未攷慮其它因素,郵件內容過多會造成確認特徵過多,而內容過少則會影響確認的準確性,未全麵攷慮其它可識彆特在因素,具有檢測效率低和誤差率高的缺陷.提齣一種基于Kalmann濾波器和主元特徵相似判斷模型的垃圾郵件過濾方法,提取郵件的結構主元特徵,採用Kalmann濾波器的權值更新模型調整特徵項的權重,如果齣現新信息,則運算全部特徵相權重和,併將其轉化成概率值,若概率值高于設置的閥值,通過主元相似判斷模型分析待識彆郵件,準確過濾相應的垃圾郵件.實驗結果錶明,改進方法能夠具有較高的垃圾郵件識彆效率和精確度,具有較彊的應用價值.
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