改进的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究

杨雷; 曹翠玲; 孙建国; 张立国

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2017084

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改进的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 改进的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究
- Study on an improved naive Bayes algorithm in spam filtering
- 通信学报 2017年38卷第4期页码：140-148
- 作者机构：
  
  1. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001
  2. 中国科学院信息工程研究所,北京 100093
- 作者简介：
  
  [ "杨雷（1986-），男，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨工程大学博士生，主要研究方向为机器学习、推荐系统等。" ]
  [ "曹翠玲（1900-），女，河北邯郸人，哈尔滨工程大学硕士生，主要研究方向为信息安全、内容过滤等。" ]
  [ "孙建国（1981-），男，黑龙江巴彦人，博士，哈尔滨工程大学博士生导师，主要研究方向为信息安全、可信计算等。" ]
  [ "张立国（1981-），男，黑龙江双城人，博士，哈尔滨工程大学讲师，主要研究方向为多媒体信息处理等。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61202455);国家自然科学基金资助项目(61472096)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2017084
  中图分类号： TP309
- 网络首发：2017-04，
  
  纸质出版：2017-04-25
- 稿件说明：
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杨雷, 曹翠玲, 孙建国, 等. 改进的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究[J]. 通信学报, 2017,38(4):140-148.

Lei YANG, Cui-ling CAO, Jian-guo SUN, et al. Study on an improved naive Bayes algorithm in spam filtering[J]. Journal on Communications, 2017, 38(4): 140-148.
杨雷, 曹翠玲, 孙建国, 等. 改进的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究[J]. 通信学报, 2017,38(4):140-148. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2017084.

Lei YANG, Cui-ling CAO, Jian-guo SUN, et al. Study on an improved naive Bayes algorithm in spam filtering[J]. Journal on Communications, 2017, 38(4): 140-148. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2017084.

摘要

提出了一种利用支持向量机改进的朴素贝叶斯算法——TSVM-NB算法。首先利用NB算法对样本集进行初次训练，利用支持向量机构造一个最优分类超平面，每个样本根据与其距离最近样本的类型是否相同进行取舍，这样既降低样本空间规模，又提高每个样本类别的独立性，最后再次用朴素贝叶斯算法训练样本集从而生成分类模型。仿真实验结果表明，该算法在样本空间进行取舍过程当中消除了冗余属性，可以快速得到分类特征子集，提高了垃圾邮件过滤的分类速度、召回率和正确率。

Abstract

A method of improved support vector machine naive Bayes algorithm was proposed——TSVM-NB algorithm.

关键词

Keywords

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