基于粗糙集和朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤系统
陈炼; 王芸; 饶泓; 邓少波
南昌大学计算中心； 南昌工程学院计算机科学与技术系；
CHEN Lian1,WANG Yun2,RAO Hong1,DENG Shao-bo2(1.Computer Center,Nanchang University,Nanchang 330031,China;2.Department of Computer Science and Technology,Nanchang Institute of Technology,Nanchang 330099,China)
摘要 提出了基于粗糙集理论和贝叶斯分类算法的垃圾邮件过滤方法。利用粗糙集约简算法对邮件样本集进行特征约简,删除对邮件过滤结果影响不大的冗余特征,从而降低了输入样本集的维数,解决了贝叶斯分类器训练时间长,样本集占用的存储空间过大的问题。实验证明,该方法可以提高邮件过滤
关键词 ：
朴素贝叶斯分类器 ,
粗糙集 ,
垃圾邮件
Abstract ：This paper proposed a spam filtering method based on Rough set theory and Bayesian classifier algorithm.Then the amount of features are reduced by deleting redundant features with little significance on filtering effect based on rough set theory,resulting
Key words ：
spam
rough set
naive bayesian classifier；
出版日期: 2009-03-28
引用本文:
陈炼; 王芸; 饶泓; 邓少波. 基于粗糙集和朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤系统[J]. 南昌大学学报（工科版）, 2009, 31(01): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xbgkb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xbgkb/CN/Y2009/V31/I01/1
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