基于改进朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器的研究

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基于贝叶斯算法分类的反垃圾邮件系统的改进论文

学位论文题目：基于贝叶斯算法分类的反垃圾系统的改进摘要电子成为一种快捷、经济的现代通信技术手段，极方便了人们的通信与交流。

然而，垃圾的产生，影响了正常的电子通信，占用了传输带宽，对系统安全造成了严重的威胁。

因此，研究反垃圾问题已经成为全球性的具有重大现实意义的课题。

目前，应对垃圾的主要方法和手段是通过反垃圾立法和使用过滤技术进行处理，现已相继出现了多种过滤技术。

常用的包括黑/白技术、基于容的分析方法以与基于规则的方法等。

基于容分析的技术正逐步进入过滤技术当中，并成为当前研究热点，其中，基于容分析的过滤方法中的典型方法是基于贝叶斯算法的垃圾过滤模型。

本论文对中文垃圾的特点进行了比较系统的分析和研究，结合贝叶斯（Bayes）理论，构造基于贝叶斯分类的垃圾过滤模型，在特征提取方面，采用互信息值的方法，在分类方法上，引入了适合本文的分类方法，并采用了一种更加适合于贝叶斯计算的表示方法；本文作者采用中国教育科研网（CERNET）收集并维护的大量中文垃圾和正常样本的标准数据集，对本文研究的方法进行了大量测试，准确率和误判率分别达到了 95.8%和 5.3%。

结果表明基于贝叶斯算法的垃圾过滤系统对拦截垃圾有很好的作用。

关键词：电子，垃圾，过滤，贝叶斯理论AbstractThe has become a quick and economical means of modern communication technology, which enormously facilitates people's communication and exchanges. However, the emergence of spam has affected the normal email correspondence, and taken the transmission band width, even posed the serious threat to the system safety. Therefore, the study of anti-spam has become a global problem of great practical significance of the topic.At present, the main ways and means of the response to spam are the anti-spam legislation and the use of mail filtering technology. But now a variety of mail filtering technologies have appeared in succession, which are usually used including black / white list technologies, content-based analysis methods, andrule-based methods. Content-based analysis techniques are gradually entering the mail filtering technology which has become hot spots of current research. The typical method of content-based analysis mail filtering methods is based on Bayesian algorithm for spam filtering model.In this paper, the Chinese characteristics of spam has been studied and analyzed systematically. Combining with Bayesian (Bayes) theory, this paper constructs the spam filtering model which is based on Bayesian classification. In feature extraction, mutual information values are used. In the classification method, a classification method is introduced which is suitable in this article, and a more suitable expression in the Bayesian calculation method is adopted; the standard sample data sets of a large number of Chinese spam and regular mail are collected and maintained by the Chinese Education and Research Net (CERNET). The author conducted a lot of testing towards the methods which are studied by this paper. The accuracy and misjudgment rate reached 95.8% and 5.3% respectively. The results show that the spam filtering system based on algorithm Bayesian plays a very good role to block spam. Key Words: , spam, mail filtering, Bayesian theory学位论文原创性声明本人重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

基于贝叶斯算法在垃圾邮件过滤方法研究和改进

基于贝叶斯算法在垃圾邮件过滤方法研究和改进摘要：本文在对贝叶斯公式更进一步的了解研究后，使用实验的方式进一步的了解到该方法的缺点并进行分析。

并在贝叶斯公式的基础上进行改进，使其更加准确的应用在垃圾邮件过滤方法中。

依据最小风险的传统方法进行的改进，用实验的方法进一步得到准确的结论。

改进的方法更加适用于现代邮件的需求，更加个性化。

关键词：贝叶斯定理；多项式事件模型；多变量贝努利事件模型；最小风险；垃圾邮件过滤1 引言在这个高速发展的时代，科技化已经大势所趋，消息的传播已经从之前的手写信件全面过渡到网络邮件，人们越来越习惯用邮件的方式来传递消息。

但是万物皆有双面性，邮件带给我们方便的同时也使得垃圾邮件越来越泛滥。

垃圾邮件不仅会占用人们的时间，里面的内容也会对人们造成一定的威胁，电子邮件所带来的负面影响是不可逆的。

电子邮件因其便捷、快速、传播性广，里面会夹杂着一些推销广告、不良信息、甚至一些病毒链接，给许多用户带来不便。

目前基于垃圾邮件的过滤方法主要有基于IP、行为、内容三种过滤技术，其中以基于内容的经常使用，文本本就是以词构成的一个整体，基于内容的过滤技术更加的准确。

基于内容的过滤技术中，朴素贝叶斯算法因其能够满足用户个性化的要求，在垃圾邮件的过滤方法中受到广泛应用。

本文在更加精确的了解贝叶斯算法在垃圾邮件过滤的应用效果后，更加有针对性的提出该方法的弊端并进行适当的分析和改进，并进行相应的实验，作出最后的结论。

2 贝叶斯过滤器2.1 贝叶斯定理贝叶斯定理最早是由英国数学家贝叶斯（1702-1761）提出的，最早收录于《机会学说中一个问题的解》。

该定理是贝叶斯用来解释两个随机条件概率之间的关系而提出的。

多变量贝努利事件模型由于并没有考虑词频问题，相对简化了过滤方法，提高了效率，在不同的文本中可以采用不同的方法。

2.3贝叶斯算法的缺陷分析贝叶斯算法起初应用于数学概论中，但随着数学的发展，这种方法越来越广泛的应用于文本分类领域，它的灵活性，简便性以及较高的精确度，使得它越来越不可或缺。

借助朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件过滤

借助朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件过滤朴素贝叶斯算法是机器学习领域中的一种经典算法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。

垃圾邮件过滤是指对收到的邮件进行判断，识别出哪些邮件是垃圾邮件，哪些是正常邮件，从而避免用户收到过多的垃圾邮件。

通过借助朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤，可以提高邮件的过滤效率，同时也可以避免用户负担过重。

本文将从理论和实践两个方面，探讨借助朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件过滤的原理、过程及效果。

一、朴素贝叶斯算法的原理朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的算法，其基本思想是，通过计算一封邮件中出现某些关键词的概率，来计算其属于某一类邮件的概率。

具体来说，朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立，即邮件中出现某个关键词的概率与邮件中出现其它关键词无关。

这一假设简化了计算过程，同时也使得算法的应用更为广泛。

朴素贝叶斯算法的计算过程可以用一个简单的例子来进行说明。

假设我们有两种水果：苹果和橙子，它们分别有不同的特征值，如红色、圆形、甜味等。

现在我们要判断一种水果是苹果还是橙子，可以基于朴素贝叶斯算法进行计算。

首先，我们需要确定每个特征值在苹果和橙子中出现的概率。

例如，苹果中出现红色的概率为0.8，出现圆形的概率为0.9，出现甜味的概率为0.6，而橙子中出现红色的概率为0.2，出现圆形的概率为0.7，出现甜味的概率为0.8。

然后，我们需要计算一个水果同时具有这些特征值的概率，该概率可以通过将每个特征值的概率相乘得到。

同样的，我们也可以计算出这个水果是橙子的概率，从而确定它是苹果还是橙子。

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术的研究与改进

第33卷第1期燕山大学学报V ol.33No.12009年1月Journal of Yanshan University Jan.20090引言随着电子邮件的普及，垃圾邮件的泛滥也越来越多地受到人们的关注。

中国互联网协会反垃圾邮件中心在2008年1月28日发布的《2007年第四次中国反垃圾邮件状况调查报告》显示，中国互联网用户平均每周收到垃圾邮件16.71封，已经连续多次超过了正常邮件的数量。

大量的垃圾邮件不仅占用了网络传输带宽，影响正常网络通信，更浪费了人们的时间和精力。

垃圾邮件的检测和过滤已经迫在眉睫。

目前主要的垃圾邮件过滤技术有3类：1）基于IP 、域名和路由等的过滤技术：包括黑/白名单、实时黑名单、反向域名检测等技术；2）基于行为的过滤技术：包括过滤群发、流量监控、挑战-回应和蜜罐技术等；3）基于内容的过滤技术：包括规则（集）匹配、朴素贝叶斯（Naive Bayes ）、支持向量机（SVM ）、-NN ）、最大熵值法等[1]。

基于内容的过滤技术是目前垃圾邮件过滤技术应用的主流，而在基于内容的垃圾邮件过滤方法中，朴素贝叶斯算法[2]因其既实现了自学习的功能，又满足了个性化的要求，故而在垃圾邮件过滤中得到广泛的应用。

本文在对贝叶斯过滤器分析的基础上，引入基于分级的最小风险算法，并提出了一种结合多重贝努利和多项式的混合估计模型。

在此基础上对贝叶斯过滤器进行了改进，并进行了实验对比。

1贝叶斯过滤器1.1贝叶斯定理贝叶斯定理是由托马斯・贝叶斯（1702-1761）提出的计算概率的一种方法。

它是通过对某一事件过去发生概率情况的考察，大体可以推断出当前这一事件发生的概率。

它的形式化表述为：设试验，的事件，2,µÄÒ»¸ö»®·Ö£¬ÇÒ>0,，则,,=1;2;;,或者2,,，是特征项，可以是文章编号：文献标识码：48燕山大学学报2009字、词、短语或者是某种概念。

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统研究

作者:魏晓宁
学位授予单位:苏州大学
1.学位论文李文斌基于集成学习的邮件过滤及电子邮件智能应用研究2007
日益严重的垃圾电子邮件已引起研究人员的广泛关注,基于数据挖掘和机器学习的邮件过滤技术是当前的一大研究热点。已有的关于垃圾邮件过滤的技术或方法有:朴素只叶于过滤器、?过滤器、支撑向量机(Support Vector Machine)过滤器、神经网络过滤器、决策树过滤器等。这些方法通常视邮件过滤为2类文本分类问题,即将邮件归类为“垃圾邮件”和“正常邮件”2类。然而,邮件过滤是个代价敏感(Cost-Sensitive)的?正常邮件错分为垃圾(False Positive Errors,本文称为误拒?邮件(False Negative Errors,本文称为误收)的代价是不一样的。而且,它又不同于一般的代价敏感问题
2.期刊论文李文斌.陈嶷瑛.刘椿年.刘泰峰.LI Wen-bin.CHEN Yi-ying.LIU Chun-nian.LIU Tai-feng邮件过滤算
法的比较-计算机工程与设计2008,29(17)
探讨了邮件过滤器的体系,介绍了6种常用的过滤算法.在4个公用的数据集上,利用3个评价指标对这6种算法进行了全面的比较.实验的主要结论有:集成过滤器的方法有利于提高过滤效果;与其它两个数据集相比,PU1和Ling-spam数据集用于评价过滤器时会得出相对乐观的结果;NB和k-NN的表现不稳定,对数据集的敏感程度较高.对于邮件过滤研究者了解、改进已有算法,提出新的算法有一定的参考价值.
,而且纯粹的基于特征字串匹配的邮件过滤模块对于垃圾信件的查准率已经不能满足日益提高的过滤系统用户的产品需求。围绕现有电子邮件过滤系统的性能增强与功能丰富这一中心,作者在以下几方面深入展开了论文的研究工作。第一,通过深入分析主要电子邮件协议的安全性,论文总结了当前互联网垃圾邮件盛行的本质原因。第二,面向呈现内容各异的垃圾邮件,论文全面综述了垃圾邮件的类型特征和现有的电子邮件过滤技术。第三,详细介绍了邮件过滤系统的体系结构,并分别描述了系统各个组成模块的结构与工作原理。在此基础上,作者分析了原有系统的不足之处,并针对性的提出了系统的安全增强与功能模块改进方案。第四,首先介绍了邮件头部信息的特征表达方法和特征选取算法,接着对支持向量机技术进行了详细的介绍,最后说明了基于支持向量机的邮件过滤方法。第五,论文把邻近类别分类的过滤思想引入前置式电子邮件过滤系统,详细阐述了该模块的文本预处理技术,文本特征表达,文本特征选择等算法,给出了邻近类别分类器的构造与整个模块的工作流程。最后

基于朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究综述

基于朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究综述作者：彭革来源：《电脑知识与技术》2020年第14期摘要：朴素贝叶斯算法是理想化的算法模型，且基于条件特征相互独立的假设，不能满足实际应用。

本文通过探究朴素贝叶斯算法的原理和操作步骤，并介绍基于此类算法的优化和改进，从而规避算法的不足，同时提高算法工作效率和文本过滤准确度。

关键词：朴素贝叶斯;算法优化;文本过滤中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）14-0244-021引言随着科学技术的飞速发展发展，伴随5G时代的到来。

电子邮件成为人们日常生活和工作交流中不可或缺的方式Z--，但垃圾邮件也一直困扰着我们。

根据卡巴斯基实验室表明，2019年第三季度，全球邮件流量中垃圾邮件的平均比例为56.26%，其中，前5个垃圾邮件来源国：中国排名第一（20.43%），其次是美国（13.37%）和俄罗斯（5.60%）。

第四位是巴西（5.14%），第五位是法国（3.35%）。

由此可见，我国的垃圾邮件处理形式依然不容乐观。

因此，对于垃圾邮件过滤的需求愈发强烈，对垃圾邮件过滤技术的研究越来越先进。

2研究现状垃邮件过滤的手段主要有以下3种。

（1）黑白名单过滤。

该方法主要分为黑白2个名单列表，当某个IP地址频繁发送垃圾邮件，这个lP地址将会被加人黑名单中，此后默认该地址发送的邮件为垃圾邮件。

邮件白名单，顾名思义，也就是没有被标记为发送垃圾邮件的地址名单，此类邮件能够正常发送与接收。

实时黑白名单技术，将黑白名单列表交给第三方的技术部门来维护，通过DNS来动态检测某个IP地址是否存在列表中。

但这种方法存在弊端，当发送者采用动态或隐藏IP地址，那么此方法将受到限制。

（2）基于规则的过滤技术。

决策树模型是基于规则过滤技术的典型代表，早在1966年，在国外学者研究的关于概念学习的系统中就出现了决策树模型的身影，到1979年，迭代分类器算法的提出，再到后来这类算法在处理连续值属性数据的缺点上进行了改进。

基于改进的朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的研究

基于改进的朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的研究张东亮;董礼【摘要】This paper discusses improvement of native Bayesian text classification algorithms based on the SVM algorithm and applications in SMS spam filtering. For Bayesian algorithms requiring for assumptions of the conditional' s independence, over-reliance on the distribution of sample space and the inherent instability of the defect, resulting in an increase in time complexity, a SVM-based algorithm solution is proposed to improve the simple Bayesian spam messages filtering, which is combined with efficient algorithms Bayesian classification and the advantage of SVM algorithm that it can incremental learns and does not rely on the characteristics of the sample space. First make structural risk minimization principle and the classification of non-linear transform into the second optimization problem, and finally the Bayesian filters the messages, to improve the classification accuracy and stability. Simulation results show that the algorithm can quickly obtain the optimal feature subset classification, effectively improve the accuracy of spam SMS filtering and classification speed.%研究了基于SVM算法的改进朴素贝叶斯文本分类算法及在垃圾短信过滤中的应用.针对朴素贝叶斯算法条件独立性假设、过分依赖于样本空间的分布和内在不稳定性的缺陷,造成了算法时间复杂度的增加,提出了改进的基于SVM算法的朴素贝叶斯算法垃圾短信过滤的解决方案,充分结合了朴素贝叶斯算法高效分类和SVM算法增量学习及不依赖样本空间的特点;首先利用结构风险最小化原理和非线性变换将分类问题转化为二次寻优问题,最后利用朴素贝叶斯算法过滤短信,提高分类的准确度和稳定性；仿真实验结果表明,该算法能够快速得到最优分类特征子集,有效提高了垃圾短信过滤的准确率和分类速度.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(020)002【总页数】4页(P526-528,551)【关键词】SVM;文本分类;朴素贝叶斯;垃圾短信【作者】张东亮;董礼【作者单位】秦皇岛职业技术学院,河北秦皇岛066100;秦皇岛职业技术学院,河北秦皇岛066100【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着Internet与移动通讯技术的飞速发展，手机短信已渗透到社会信息交流和沟通的各个领域，通过PC与手机的互通互联也越来越方便。

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术研究

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术研究随着互联网的发展，电子邮件已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

但是，随之而来的垃圾邮件问题也愈加严重，我们每天都会收到大量的垃圾邮件，既耗费我们的时间，也会给我们带来不必要的麻烦。

为了解决这个问题，人工智能技术中的朴素贝叶斯算法被应用于垃圾邮件过滤方面，取得了不错的效果。

本文将探讨朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用。

什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法，是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的统计学分类方法。

它的基本原理是：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个概率最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

朴素贝叶斯算法是一种基于概率的算法，它通过统计样本数据中各属性值之间的关系，建立并使用概率模型进行分类。

过滤垃圾邮件的原理及方法垃圾邮件的特点是：邮件内容与用户需求无关、含有不良信息、发送者不知名、邮件附带病毒等，因此，过滤垃圾邮件的方法也就围绕这些特点来展开。

垃圾邮件过滤的原理即是通过对邮件内容的分析，提取出特征词，并将其与事先训练好的高信任度文本相比较，若邮件中包含高频率的垃圾邮件特征，则该邮件即被认为是垃圾邮件。

而朴素贝叶斯分类器，则是垃圾邮件过滤中最经典的算法之一。

朴素贝叶斯算法的应用朴素贝叶斯算法是基于分类的概率理论，它可以通过学习样本数据集，自动提取出高频率的垃圾邮件特征词，并用于垃圾邮件的分类。

因此，它被广泛应用于邮箱垃圾邮件过滤、新闻分类、语音识别、英文拼写检查等领域。

在垃圾邮件过滤中，朴素贝叶斯算法可以通过计算词频和逆文档频率来进行垃圾邮件的分类。

词频是指在所有文档中，某个词汇在每个文档中出现的频率，而逆文档频率则是指在所有文档中，某个词汇在出现的文档中的概率，通俗来说，就是某个词在整个语料库中出现的频率。

我们可以将词频和逆文档频率作为特征，来训练一个朴素贝叶斯分类器，将邮件分成垃圾邮件和非垃圾邮件两类。

应用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤的步骤：1. 收集获取数据集2. 对数据进行处理，分词、去停用词和相似度计算3. 根据处理后的数据集，建立垃圾邮件和非垃圾邮件的分类器4. 对新的邮件进行分类和预测，并判断是否是垃圾邮件朴素贝叶斯算法的优缺点朴素贝叶斯算法是一种高效的垃圾邮件过滤算法，它主要具有以下优点：1. 数据需要较少，学习样本数据只需一小部分优质样本即可。

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤算法研究

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤算法研究垃圾邮件过滤算法是现代邮件系统中至关重要的一部分。

随着电子邮件的普及和垃圾邮件的数量快速增长，确保用户只接收到重要和正常邮件变得极为重要。

朴素贝叶斯算法，作为一种常用的文本分类算法，在垃圾邮件过滤中得到了广泛应用。

本文将探讨基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤算法的研究。

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设所有特征之间相互独立。

在垃圾邮件过滤中，我们可以将邮件看作是一系列的特征（词语）的集合，然后根据这些特征来判断邮件是属于垃圾邮件还是正常邮件。

首先，需要构建一个训练集，该训练集包含了上千封已经被标记为垃圾邮件或正常邮件的电子邮件。

对于每封邮件，我们需要分解为词语，并将这些词语作为特征进行处理。

常见的处理方式有词袋模型和TF-IDF算法。

在进行训练集的处理后，我们需要计算每个特征在垃圾邮件和正常邮件中的概率。

这可以通过计算每个特征在垃圾邮件和正常邮件中的出现频率来实现。

然后，通过贝叶斯定理计算出给定特征下邮件为垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。

接下来，对于新输入的邮件，我们可以利用贝叶斯分类器来预测其是否为垃圾邮件。

对于每个特征（词语），我们计算其在垃圾邮件和正常邮件中的概率，并将这些概率相乘。

最终，我们比较垃圾邮件和正常邮件的概率，将概率较大的类别作为预测结果。

然而，朴素贝叶斯算法也存在一些限制和挑战。

首先，算法假设所有特征之间相互独立，但在现实生活中，特征之间往往存在一定的相关性，这可能影响分类结果的准确性。

其次，算法对文本的处理方式并不考虑词语的顺序，而忽略了语义和上下文的信息，这可能导致一些误判。

此外，朴素贝叶斯算法在处理高维数据时可能面临维度灾难的问题，需要一些技巧进行优化。

为了提高垃圾邮件过滤算法的准确性，可以采用一些改进策略。

例如，可以引入更多的特征，如邮件的发件人、主题、发送时间等，这些特征可能与邮件的分类密切相关。

另外，可以采用其他的文本分类算法，如支持向量机、决策树和深度学习等，以获得更好的分类效果。

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理随着互联网的普及和电子邮件的广泛应用，垃圾邮件问题也日益严重。

垃圾邮件不仅浪费用户的时间和网络资源，还可能包含恶意链接和病毒，对用户的安全造成威胁。

为了解决这一问题，人们提出了各种垃圾邮件过滤方法，其中基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤是一种常用且有效的方法。

朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，它假设特征之间相互独立，且每个特征对分类结果的影响是相互独立的。

在垃圾邮件过滤中，我们可以将每个邮件看作一个文档，将文档中的每个词语作为特征，然后通过计算每个词语在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率，来判断一封邮件是垃圾邮件的概率。

具体来说，基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：首先，我们需要对训练集进行预处理，包括去除邮件中的HTML标签、特殊字符和数字，将文本转换为小写，并去除停用词等。

这样可以减少特征的维度，提高分类的准确性。

2. 特征提取：接下来，我们需要从预处理后的训练集中提取特征。

常用的特征提取方法有词袋模型和TF-IDF模型。

词袋模型将每个词语作为一个特征，统计每个词语在文档中出现的次数；TF-IDF模型则考虑了词语在整个语料库中的重要性，通过计算词语的词频和逆文档频率来提取特征。

3. 计算概率：在特征提取完成后，我们需要计算每个特征在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率。

对于每个特征，我们可以计算其在垃圾邮件中出现的概率P(feature|spam)和在非垃圾邮件中出现的概率P(feature|non-spam)。

这可以通过统计训练集中每个特征在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现次数来计算。

4. 计算后验概率：在计算了每个特征的概率后，我们可以使用贝叶斯定理来计算一封邮件是垃圾邮件的概率。

对于一封新的邮件，我们可以计算其属于垃圾邮件的概率P(spam|email)和属于非垃圾邮件的概率P(non-spam|email)，然后比较这两个概率的大小来进行分类。

基于改进朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器的研究

研计算机网应急响应组（ＣＲ）中国反垃圾邮件ＣＥＴ、联盟提供的中文邮件语料库以及个人平时收集的邮件中随机选取了４００封邮件作为测试集，随机０并抽取５００封作为训练样本的邮件进行分类（合法邮件为２０，０封垃圾邮件为３００封）。其中基于朴素贝叶斯邮件过滤算法的实验结果（经过多次实验得出的结果取其平均值，这样就尽量避免了实验的Ｅ的事件，Ｂ … ，Ｓ的一个划，日，：日为
的经济损失达３９５亿元人民币。因此，３．９研究有效的垃圾邮件过滤器有很重要的现实意义。
目前使用较多的垃圾邮件过滤技术有：黑名单、身份认证、关键字过滤、行为识别模式和白名单。但上述技术普遍缺乏自适应的学习能力，能够应对不
的领域。
它是在一般贝叶斯算法的基础上通过假定各因素之间不存在任何联系，即完全独立而得到的一种简化
从中文自然语言处理开发平台、中国教育和科
贝叶斯算法。朴素贝叶斯分类器是垃圾邮件内容过滤中广泛应用的分类方法。利用这种方法，以根可据训练集自动训练，训练的结果反映了训练集的性
行估计。
收稿日期：０９０－１２０－２６
作者简介：郑
炜（９５一）西北工业大学讲师，１７。主要从事软件工程及软件测试的研究。
第４期
郑
炜等：于改进朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器的研究基
・２６３・
１２朴素贝叶斯算法及缺陷分析．
２１００年８月第２第４期８卷

基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法设计研究

响，但中文文本中切分精度对于邮件过滤系统
来说并不是很重要，在这里，过滤准确率与效
率才是系统的最关键性指标，需优先考虑其实
时性与准确率要求；其次，特征提取，即删除
一
参考文献
［１］梁志文，杨金民，李元旗等．基于多项
式模型和低风险的贝叶斯垃圾邮件过
邮件是 “ 疑似垃圾邮件 ”，若０．８Ｐ（Ｃ２）ｌ１，则表示新邮件是 “ 垃圾邮件”。
４实验结果
通过本次实验可知，所选取的３００封已知样本邮件中，垃圾邮件有２５０封，而合法邮件则由５０封。而为了分析改进后的贝叶斯算法组所具有的自我学习能力高低，研究中不采用训练样本，而是直接将邮件用于相关的测试
滤算法【Ｊ】．中南大学学报（自然科学
版），２０１３，４４（７）：２７８７－２７９２．
［２】李茹，刘培玉，朱振方等．基于ＡｄａＢｏｏｓｔ
本次研究还发现，算法在邮件的过滤中表现出较好的查准率与查全率，而这也就说明了该系统的邮件过滤性能是比较好的。综上所述，基于认知学习的贝叶斯算法作为一种新型的邮件过滤算法，有着较好的自学能力与学习效果，且在邮件过滤性能中表现出良好的动态调整能力，查全率与查准率都较高，以获得较好的邮件过滤效果。
网络天地・ＮｅｔｗｏｒｋＷｏｒｌｄ
Hale Waihona Puke 基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法设计研究

朴素贝叶斯及其改进算法在垃圾邮件过滤中的应用

朴素贝叶斯及其改进算法在垃圾邮件过滤中的应用朴素贝叶斯模型在文本分类领域应用广泛，但因为算法本身的缺陷，分类性能有待提高。

文章在传统的朴素贝叶斯模型的基础上，利用对数处理解决了算术下溢问题，使用拉普拉斯平滑解决了因训练集过小出现的零概率问题，并采用了系数加权的方法改善了朴素贝叶斯因假设所有条件都是独立的而导致的性能问题，进一步根据垃圾邮件过滤必须要有的查准率高的特点提出了阈值限定条件，最终训练的出的模型分类效果较传统的朴素贝叶斯模型有所提高，对垃圾邮件过滤模型的设计有一定的指导作用。

标签：朴素贝叶斯；系数加权；阈值限定Abstract：Naive Bayesian model is widely used in the field of text classification，but the classification performance needs to be improved because of the defects of the algorithm itself. Based on the traditional naive Bayesian model，the problem of arithmetic underflow is solved by logarithmic processing，and the zero probability problem due to the small training set is solved by Laplacian Smoothing. The method of coefficient weighting is used to improve the performance of naive Bayes，which is caused by the assumption that all the conditions are independent. Furthermore，the threshold limit condition is proposed according to the characteristic of the high precision rate necessary for spam filtering. The classification effect of the final training model is improved compared with the traditional naive Bayes model，which can guide the design of spam filtering model.Keywords：naive Bayes；coefficient weighting；threshold qualification引言随着互联网的发展，电子邮件的使用也越来越普及，但是电子邮件的安全性与可靠性却还有待提高。

给出基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理

给出基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理垃圾邮件过滤是电子邮件系统中的一项重要功能，它能够识别并阻止大量的垃圾邮件进入用户的收件箱。

朴素贝叶斯算法是一种基于概率的机器学习算法，它在垃圾邮件过滤中发挥着至关重要的作用。

本篇文章将详细介绍基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理。

一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。

它假定每个类别中的数据之间是独立的，而与其他类别无关。

这种简单但实用的假设使得朴素贝叶斯算法在许多领域中得到了广泛应用，尤其是在文本分类和垃圾邮件过滤等领域。

二、垃圾邮件的特征垃圾邮件通常具有一些共同的特征，如包含特定词汇、格式、主题或附件等。

通过对这些特征进行分析，我们可以利用朴素贝叶斯算法对邮件进行分类。

一般来说，垃圾邮件往往包含诸如推销、广告、威胁、色情等不良信息。

三、算法原理1.特征提取：首先，从每封邮件中提取与垃圾邮件相关的特征，如词频、词性、主题、附件类型等。

这些特征可以用于构建分类模型。

2.训练模型：将正常邮件和垃圾邮件分别作为训练数据集，利用朴素贝叶斯算法对模型进行训练。

通过学习正常邮件和垃圾邮件的特征，建立分类模型。

3.预测分类：对新收到的邮件，利用训练好的模型进行预测，并根据预测结果将其分类到正常邮件或垃圾邮件中。

4.更新模型：根据预测结果，不断更新模型参数，以提高分类准确率。

四、优势与改进朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中具有以下优势：1.无需对特征进行手工设计，能够自动提取有用的特征。

2.分类速度快，适用于实时过滤。

3.对噪声和异常值不敏感，具有较好的鲁棒性。

为了进一步提高垃圾邮件过滤的准确率，我们可以采用以下方法进行改进：1.多模型联合过滤：将多种分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等）组合起来，取长补短，提高整体准确率。

2.结合其他信息：将用户反馈、黑名单、白名单等其他信息与算法相结合，进一步提高过滤效果。

3.实时更新：定期收集新的邮件数据，及时更新模型，保持过滤效果的稳定性。

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的研究与实现

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的研究与实现垃圾邮件过滤系统是我们日常生活中非常重要的一项技术，它可以帮助我们过滤掉那些繁杂的垃圾邮件，提高我们的工作效率。

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统能够对邮件进行自动分类，判断出是否为垃圾邮件，是一种简单、高效的算法。

本文将对基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统进行研究与实现。

首先，我们需要清楚朴素贝叶斯算法的基本原理。

朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法，它假设不同特征之间是相互独立的。

在垃圾邮件过滤系统中，邮件中的每个词汇可以作为一个特征，我们需要计算每个特征对于判断邮件是否为垃圾邮件的条件概率。

具体而言，我们需要计算出对于每个特征，它出现在垃圾邮件中的概率和它出现在非垃圾邮件中的概率。

根据贝叶斯定理，我们可以通过这些概率来计算出给定特征的条件下，邮件是垃圾邮件的概率。

其次，我们需要构建垃圾邮件过滤系统的训练集和测试集。

训练集是用来训练分类器的数据集，我们需要选择一些已知是否为垃圾邮件的邮件，并提取出邮件中的特征词汇。

通过统计这些特征词汇在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现次数，我们可以计算出对应的条件概率。

测试集是用来测试分类器的数据集，我们需要选择一些未知是否为垃圾邮件的邮件，并提取出邮件中的特征词汇。

通过利用训练好的分类器，我们可以计算出这些邮件是垃圾邮件的概率，并做出判断。

接下来，我们需要实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统。

首先，我们需要建立一个词汇表，包含所有的特征词汇。

然后，我们需要分别统计训练集中特征词汇在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现次数，并计算出对应的条件概率。

在测试集中，对于每封邮件，我们需要提取出特征词汇，并利用条件概率计算出邮件是垃圾邮件的概率。

根据这个概率，我们可以设置一个阈值，如果概率大于阈值，则判断为垃圾邮件，否则判断为非垃圾邮件。

最后，我们需要评估基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的性能。

我们可以使用准确率、召回率等指标来评估系统在测试集上的表现。

基于贝叶斯分类器的垃圾邮件过滤的研究与改进

武汉４０２）３２３（武汉科技大学中南分校信息工程学院
摘要
介绍了一个改进的基于贝叶斯分类技术的垃圾邮件过滤器的系统结构，完成了系统的整体设计和实现。提出 ‘ 贝叶斯分类器；垃圾邮件；过滤；文本分类
ＴＰ９３３
了一种改进的邮件信息增益方法，选取多个样本进行实验比较分析，提高了贝叶斯分类器的性能。关键词
目前，圾邮件过滤的方法可分为三类：于垃基ＩＰ的过滤、于ＳＰ协议的过滤和基于内容的基ＭＴ过滤Ｌ。其中基于内容的过滤方法主要有基于３叫］规则的过滤方法和贝叶斯过滤方法，当前反垃圾是邮件用到的主要技术Ｉ。本文在朴素贝叶斯方法５］基础上提出了一种改进的贝叶斯方法，过对邮件通
计模型，由此推算目标邮件是垃圾邮件的概率。并这是一种相对于关键字来说，复杂和更智能化的更
内容过滤技术＿。６］
了人们工作生活必不可少的一部分。电子邮件给用户带来很大方便的同时，产生了一个新的问也题，就是大量垃圾邮件的出现。如何将电子邮件这中的垃圾邮件过滤已成为电子邮件用户最关心的
中图分类号
ＲｅｅｒｈａｄＩｐｏｅｅｎＳｐｍｌｅｉｇｓａｃｎｍｒｖｍｎｔｏａＦｉｔｒｎＢａｅｎｔｙｓａａｓｆｅｓｄｏｈｅＢａｅｉｎＣｌｓｉｉｒ

一种改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究

ｍｉｉｇｐｏｅｔｏＭ，ｈｄａｔｇｓｆｕｐ￣ｖｃｏａｈｎｓＳＭ）ａｏｉｍ，ｒａｅｎｎｉｅｒｒｎｆｍａｏｎｓｎｒｐｒｆｓｙＥｔａｖｎａｅｏｓｐｏｅｔｍｃｉ（Ｖｅｒｅｌｒｈｓｆｓｍｄｏｌａｔｓｒｔｎａｄｇｔｉｔｎａｏｉ
实验结果表明，与传统的邮件过滤算法相比，该方法能够快速得到最优分类特征子集，大大提高了垃圾邮件过滤
的准确率和稳定性。
关键词：文本分类；垃圾邮件；朴素贝叶斯；支持向量机；ＭＥ
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）３１９．４０１３９（０２０ —０１０
ＭＡａｌｎＸｉｏ—ｏｇ
（ｅｔｆＣｍｕｅ，ＧｎｕＮｒａｎｖｒｔｆｒａｉａｉｅ，ＨｚｏＧｎａ７７０Ｄｐ．ｏｏｐｔｒａｓｏｍｌｉｓｙｏｔｎｌｉＵｅｉＮｏｔｓｅａｓ４００，Ｃｉａｕｈｎ）
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｉａｅｉｃｓｅｍｐｏｅｎｆａｖａｅｉｎｔｘｌｓｉｃｔｎａｇｒｈａｅｎｔｅＳｈｓｐｐｒｄｓｕｓｄｉｒｖｍｅｔｉｅＢｙｓｅｔｃａｓｆａｉｌｏｔｍｓｂｓｄｏＶＭ．ｏｎａｉｏｉｈＥＭｌｏｉｍｓａｇｒｈｔａｄａｐｉａｉｎｎｓａｆｔｒｎ．ＮａｖａｅｇｒｈｃｎｏａｄｅｔｅｒｓｌａｅｎｔｅｆａｕｅｂｓｄｃｍｂｎｔｎｎｐｌｔｓｉｐｍｌｉｇｃｏｉｅｉｅＢｙｓａｏｉｍａｎｔｈｎｌｈｅｕｔｂｓｄｏｈｅｔｒ — ａｅｏｉａｉｌｔｓｏｃａｇｓｆａｕｅｂｓｄ，ａｄｄｐｎｅｔｎｔｅｄｓｂｔｎｏｍｐｅｓａｅａｄｔｅｉｈｒｎｓａｉｔｆｈｅｅｔｃｕｉｇｔｅｈｎｅｔｒ—ａｅｅｎｅｅｄｎｈｉｔｕｉｆａｌｐｃｎｈｎｅｅｔｎｔｂｌｙｏｅｄｆｃ，ａｓｏｉｒｏｓｉｉｔｎｈａｇｒｈｃｍｐｅｉｎｒａｅ．Ｔｏｖｈｂｖｒｂｅ，ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｎｉｒｖｄａｇｒｈｂｓｄｏＶＭ— ＭｌｏｔｍｏｌｘｔｉｃｅｓｓｏｓｌｅｔｅａｏｅｐｏｌｍｓｔｉａｅｒｐｓｄａｍｐｏｅｌｏｉｍａｅｎＳｉｙｔＥｎｉｅＢａｅｌｏｔｍ，ｈｃｓｃｍｂｎｄｗｔａｖａｅｌｏｔｍ ’ ｉｌｎｆｉｉｎ，ｔｅａｖｎａｅｆｆｌｇｔｅａｖｙｓａｇｒｈｗｉｈｗａｏｉｅｉｎｉｅＢｙｓａｇｒｈｉｈｉＳｓｍｐｅａｄｅｆｅｔｈｄａｔｇｓｏｌｎｈｃｉｉ

朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的实践

朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的实践随着信息技术的发展，人们越来越依赖网络通信。

电子邮件是网络传输信息的重要手段，然而随着邮件数量的增加，垃圾邮件也越来越多，成为网络世界中的一个恶劣现象。

垃圾邮件不仅给人们带来麻烦，而且它的过滤又成为网络服务提供商所面临的困境之一。

朴素贝叶斯算法作为最古老的分类算法之一，具有简单高效、易于实现等特点，在垃圾邮件过滤中得到了广泛的应用。

一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设每个特征与其他特征是独立的，因此被称为“朴素”。

根据贝叶斯定理，如果存在一个事件A，和一系列独立的事件B1、B2、…、Bn ，那么可以利用如下公式来计算条件概率P(A|B1、B2、…、Bn)：P(A|B1、B2、…、Bn) = P(A) P(B1、B2、…、Bn| A) / P(B1、B2、…、Bn)P(A)是先验概率，即事件A在没有任何证据的情况下出现的概率。

P(B1、B2、…、Bn| A)是事件A出现时B1、B2、…、Bn也出现的概率，称为条件概率。

P(B1、B2、…、Bn)是B1、B2、…、Bn同时出现的概率，也就是等同于所有条件下B1、B2、…、Bn出现的概率之和。

朴素贝叶斯算法将样本数据分成不同的分类，获得每个分类的样本特征信息，然后通过对于新数据的分类，根据先验概率和条件概率计算后验概率，从而进行分类。

二、朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用垃圾邮件过滤是朴素贝叶斯算法应用的一个非常典型的场景。

在邮件分类中，每封邮件都有一些特征，如发件人、主题、邮件内容等，这些特征可以被视为朴素贝叶斯算法中的特征，而邮件的分类可以看成是朴素贝叶斯算法中的类别。

垃圾邮件和非垃圾邮件的样本标记已知，在此基础上，设计分类器对未知邮件进行判断。

分类器需要学习垃圾邮件和非垃圾邮件的特征，从而根据新邮件特征计算后验概率，据此来判定归属垃圾邮件还是非垃圾邮件。

三、朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的实践为了更好地理解朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的实践，本文以Python作为开发平台，通过使用scikit-learn机器学习库，实现垃圾邮件过滤算法。

基于朴素贝叶斯算法的反垃圾邮件技术研究

基于朴素贝叶斯算法的反垃圾邮件技术研究随着互联网的迅猛发展，电子邮件已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的一部分。

但是，随着电子邮件的普及，垃圾邮件的数量也日益增加，大大干扰了人们的正常日常工作和生活。

为了解决这一问题，基于朴素贝叶斯算法的反垃圾邮件技术应运而生。

朴素贝叶斯算法是一种基于统计学原理的分类算法，它通过对样本进行学习，得出每个属性对于结果的影响程度，然后通过对新的数据进行属性权重计算，预测出它属于哪个类别。

在反垃圾邮件技术中，通过对已知的垃圾邮件和非垃圾邮件进行学习和权重计算，我们可以得出一种算法，可以自动将未知的邮件分为垃圾邮件或非垃圾邮件两类。

具体来说，在朴素贝叶斯算法中，我们需要将邮件中出现过的词语作为属性，将这些属性的出现次数或概率值作为权重。

通过对样本进行学习得到每个词语对于垃圾邮件或非垃圾邮件的影响程度，然后再将这些词语和权重应用到未知的邮件中，计算出每个邮件属于垃圾邮件或非垃圾邮件的概率。

如果某封邮件的垃圾邮件概率值超过了一定的阈值，则将其归为垃圾邮件类别，否则归为非垃圾邮件。

在实际应用中，朴素贝叶斯算法可以和其他技术一起使用，如黑名单、白名单和规则过滤等。

各种技术相互结合，可以更好地提高反垃圾邮件的准确性和效率。

同时，也需要不断地维护更新样本数据，以适应不断变化的垃圾邮件形式和方式。

但是，朴素贝叶斯算法也存在一些局限性。

例如，在处理中文邮件时，由于中文词语之间通常没有分隔符，需要进行中文分词处理。

而中文分词的准确率和效率会影响整个算法的准确性和效率，因此需要选择合适的中文分词工具和算法，避免分词错误带来的影响。

此外，由于朴素贝叶斯算法的“朴素”特性，即假设所有属性对结果的影响是相互独立的，因此对于一些复杂的语言模型和语义模型无法处理。

在这种情况下，可能需要使用其他更高级的算法，如支持向量机（SVM）和决策树等。

综上所述，基于朴素贝叶斯算法的反垃圾邮件技术将继续是反垃圾邮件领域中的重要技术之一。

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反冲洗过滤器的特点/电力驱动，不锈钢刷式清洗，系统承压能力强；高精度压差控制设计、时间控制、手动控制清洗；钢刷拆卸、安装、维护简便易操作；相邻两次清洗，电机正反转交替运转，使不锈钢转刷寿命更长；设有电机过载保护，可有效保护电机。

控制显示界面人性化设计，操作非常简便；外表面无外露接线，安全可靠。

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例如，根据电子邮件的标题和内容判断其是否为垃圾邮件。

构造分类器的方法很多，常见的有贝叶斯网络、决策树、基于实例的学习、人工神经网络、支持向量机、遗传算法、粗糙集、模糊集等等。

其中，贝叶斯网络正以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习特性等成为众多方法中最为流行的方法之一。

鉴于学习最优的贝叶斯分类器如同学习贝叶斯网络是一个NP难问题，学习朴素贝叶斯分类器得到了广大学者的重视。

朴素贝叶斯分类器基于一个简单而不现实的假设：在给定类标记时属性值之间相互条件独立。

可最近的有导师学习表明：即便是这样一个惊奇简单且具有很强的属性条件独立性假设的贝叶斯分类器，简称为朴素贝叶斯分类器，其分类性能仍然可与决策树算法、k-近邻算法等经典算法相当。

一个自然的问题是：释放朴素贝叶斯分类器的属性条件独立性是否可以使得它的分类性能更好?为回答这个问题，学者们提出了许多改进朴素贝叶斯分类器的方法，概括起来主要可以分为三类：1)结构扩展，这一类方法用有向边来表达属性之间的依赖关系；2)属性选择，这一类方法在属性空间搜索一个属性子集；3)局部学习，这一类方法在测试实例的局部构建一个朴素贝叶斯分类器。

本文以朴素贝叶斯分类器为基本对象，研究朴素贝叶斯分类器的各种改进方法，提出了隐藏扩展的朴素贝叶斯分类器、演化选择的朴素贝叶斯分类器、动态局部的朴素贝叶斯分类器三种算法。

在许多现实的数据挖掘应用中,排列也非常重要。

因此，本文调查研究了朴素贝叶斯分类器的排列性能，并提出了一种局部克隆的朴素贝叶斯排列算法。

此外，本文还调查研究了改进朴素贝叶斯分类器的一些其他方法：属性加权方法、实例加权方法、组合学习方法，提出了一种基于相似度的实例加权的朴素贝叶斯分类算法和一种基于C4.5和NB的组合分类算法。

最后，探讨了新算法在若干实际问题的应用价值。

本文的最主要的贡献包括： 1)给出了学习扩展的朴素贝叶斯分类器的算法框架、综述了改进朴素贝叶斯分类器的结构扩展方法、提出了一种隐藏扩展的朴素贝叶斯分类算法(HANB)。

HANB为每个属性结点产生一个隐藏的父亲结点，该结点对其几子结点的影响为其他所有属性结点对该属性结点影响的加权平均，其中权值的大小为属性变量之间的条件相互信息。

2)给出了学习选择的朴素贝叶斯分类器的算法框架、综述了改进朴素贝叶斯分类器的属性选择方法、提出了一种演化选择的朴素贝叶斯分类算法(ESNB)。

ESNB的适应度函数为当前朴素贝叶斯分类器的分类精度。

编码方式为二进制编码方式，二进制串的长度为原始属性的个数，二进制位“1”或者“0”分别代表属性被选择或没有被选择的状态，停止搜索的条件为演化的代数。

3)给出了学习局部的朴素贝叶斯分类器的算法框架、综述了改进朴素贝叶斯分类器的局部学习方法、提出了一种动态局部的朴素贝叶斯分类算法(DLNB)。

DLNB在训练实例集上利用留一交叉验证法来动态地选择一个最能拟合训练实例集的k值，一旦最佳的k值被学习到，它就可以被用来分类所有的测试实例。

4)综述了排列算法的研究状况、调查了朴素贝叶斯分类器的排列性能、提出了一种局部克隆的朴素贝叶斯排列算法(LCNB)。

LCNB首先运用k-近邻算法发现最接近测试实例的k个邻居，然后根据测试实例和每个邻居之间的相似度对每个邻居进行克隆，最后在增加了克隆实例后的训练实例集上构建朴素贝叶斯分类器。

5)给出了学习属性加权和实例加权的朴素贝叶斯分类器的算法框架、综述了构造组合分类器的四类方法、提出了一种基于相似度的实例加权的朴素贝叶斯分类算法(IWNB-S)和一种基于C4.5和NB的组合分类算法(C4.5-NB)。

6)探讨了新算法(HANB、ESNB、DLNB)在若干实际问题的应用价值。

2.期刊论文高俊山.郎平.孙真和.GAO NG Ping.SUN Zhen-he基于粗糙集理论和朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机振动故障诊断-热力发电2010,39(2)汽轮发电机组结构及振动的复杂性使其故障具有多层次性和随机性,以及故障信息不完整性等特点.对此,提出了一种基于粗糙集理论与朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机组振动故障诊断方法.通过粗糙集理论求取最小属性约简集,并在此基础上利用朴素贝叶斯分类算法诊断出故障概率最大的区,最后针对具体的故障设定值对该方法进行验证.实际算例结果表明,该方法能在故障信息不完整甚至丢失核心属性的情况下得到较好的诊断结果,提高了系统诊断3.学位论文罗福星增量学习朴素贝叶斯中文分类系统的研究2008随着Internet的飞速发展，文本信息成几何级增长。

为了能在海量的文本中及时准确地获得有效的知识和信息，文本分类技术受到了广泛的关注。

朴素贝叶斯分类是目前公认的一种简单有效的概率分类方法，但是它不具备增量学习的功能。

针对这种情况，本文提出改进的增量学习朴素贝叶斯算法。

本文详细介绍了增量学习思路与增量学习朴素贝叶斯算法，并设计了一个增量朴素贝叶斯中文分类实验系统。

论文的主要内容包括如下几个方面：1.描述了文本分类的一般过程，介绍了多种贝叶斯分类方法，对比研究分析其联系与差别。

2.对特征选择算法进行深入分析，提出一种结合特征项在各类别中的分布信息的改进的TFIDF特征选择方法。

实验证明改进的方法选择出的特征有更强的类别表达能力。

3.针对朴素贝叶斯分类不具备增量学习的缺陷，提出增量学习朴素贝叶斯算法。

详细介绍了增量学习思路，提出带选择性对文本进行增量学习的思想。

在此基础上提出加权朴素贝叶斯方法增量学习算法，并对算法给出了详细证明与分析。

4.设计了一个增量朴素贝叶斯中文分类实验系统，使用两个中文数据集进行实验。

实验结果表面，带增量学习的朴素贝叶斯分类方法在两个数据集上都比单纯的朴素贝叶斯分类效果要好。

4.期刊论文白似雪.梅君.吴穹.朱涛.BAI Si-xue.MEI Jun.WU Qiong.ZHU Tao一种基于概率加权的朴素贝叶斯分类-南昌大学学报（理科版）2009,33(2)朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能.为了克服该问题,提出了一种基于概率推理的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算属性和类之间的相关概率和不相关概率,对属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.实验结果表明,该方法可行而且有效.5.学位论文李春红使用朴素贝叶斯分类法预测果蝇蛋白质相互作用2007生物信息学(Bioinformatics)是利用计算机技术对在分子生物学等学科研究中的数据进行收集、整理和分析的一门学科。

计算机中数据挖掘(Data mining)技术是一个从大量的数据中挖掘知识的过程，是生物信息学中分析数据所需要的工具。

蛋白质的相互作用在生命活动过程中起重要作用。

本课题选择了数据挖掘中分类问题的一个算法——朴素贝叶斯分类法来预测黑腹果蝇蛋白质相互作用。

蛋白质相互作用预测的方法很多，但在过去的研究中只使用其中的某个方法来预测，而各种方法有一定的偏向性。

本文在收集了大量原始数据的基础上，选择了垂直同源性(Ortholog)、共同表达(Co-Expression)、共同生物过程(Share Biological Process)、富集结构域对(Enriched Domain Pair)作为朴素贝叶斯分类法(Naive Bayes classifier)的四个属性，这些属性值的估算有各自的算法，本文通过程序实现了这些算法。

接着使用阴阳极数据计算果蝇蛋白质相互作用的类条件概率和先验概率。