| 基于改进的Nave Bayes和BP神经网络的垃圾邮件过滤 |
| 方莹 |
| 关键词：垃圾邮件 朴素贝叶斯 BP神经网络 平滑 过滤 |
| 主要内容：不同用户对垃圾邮件的判定有所差别,考虑到同一用户的自认垃圾邮件相似度较大,提出对特定用户进行针对性的垃圾邮件过滤方法.系统除重点利用邮件正文信息外,还尝试加入发件人、群发信息和主题相关度信息,改进朴素贝叶斯公式用于邮件正文的概率计算,基于BP神经网络构造垃圾邮件判别系统.实验表明,改进的朴素贝叶斯公式用于本文的系统是可行的,基于BP神经网络的垃圾邮件过滤系统能有效综合以上四项数值进行全局判别,进而对特定用户的邮件产生不错的过滤效果. |
| 《兰州理工大学学报》 2011,37(2).-98-101 |
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