计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
1期
258-261
,共4页
邮件过滤%粗糙集%启发式方法%决策规则边界
郵件過濾%粗糙集%啟髮式方法%決策規則邊界
유건과려%조조집%계발식방법%결책규칙변계
spam filtering%rough set%heuristic methods%decision rules boundary
针对垃圾邮件过滤的准确率和稳定性不高,以及为了解决邮件过滤算法在语料分类上存在漏报和误报等问题,提出基于粗糙集的带决策规则边界的邮件过滤算法(RARM).该算法运用粗糙集理论对语料库进行直接分析,并采用启发式方法提出了粗糙集理论的三种不同决策规则的执行计划,确保当邮件内容的词汇语义较为模糊时,仍能保证一定的分类准确度.在实验仿真中,通过与基于支持向量机(SVM)、AdaBoost和贝叶斯分类的邮件过滤算法相比较,该算法在垃圾邮件过滤上的准确率优于对比算法.
針對垃圾郵件過濾的準確率和穩定性不高,以及為瞭解決郵件過濾算法在語料分類上存在漏報和誤報等問題,提齣基于粗糙集的帶決策規則邊界的郵件過濾算法(RARM).該算法運用粗糙集理論對語料庫進行直接分析,併採用啟髮式方法提齣瞭粗糙集理論的三種不同決策規則的執行計劃,確保噹郵件內容的詞彙語義較為模糊時,仍能保證一定的分類準確度.在實驗倣真中,通過與基于支持嚮量機(SVM)、AdaBoost和貝葉斯分類的郵件過濾算法相比較,該算法在垃圾郵件過濾上的準確率優于對比算法.
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