基于图正则化MNMF的中文垃圾邮件过滤
基于变异特征检测的中文垃圾邮件过滤研究
关键 词 ： 中文垃圾 邮件 变异 特征 特征提 取
１垃圾邮件特征变异方 式
自垃圾 邮件 产生 以来 ，至今 已经有 了非常 大的改
０ 引 言
变。 而且还在不断地改变 。 虽然我们并不能准确预料到
随着 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 的迅猛发展 ， 电子邮件作 为一种快捷 垃 圾邮件会怎样 变化 ，但有 由始至今 垃圾 邮件 变化 的
【 作者 简介 】 李 明轩（ １ ９ ８ ７ 一 ） 女， 助理 工程 师， 现从事信息安全技 术督查工作。
吴秀梅（ １ ９ ８ ４ 一 ） 女， 现从 事计 算机 网络运 维工作 。
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６１ ・
２ ０ １ ５ 年第 １ 期 总第 ２ ０ ４ 期
新疆 电 力技 术
但是反垃圾 邮件 系统就 辨别不 了了。 让用户能尽可能地只收 到正常 的邮件 。如果 用户发现 人还 是能辨别的 ，
新 疆 电力 技 术
２ ０ １ ５ 年第 １ 期 总第 ２ ０ ４ 期
基 于变 异 特 征 检 测 的 中文垃 圾 邮件 过 滤研 究
李 明轩 吴秀梅 王 旭
８ ３ ０ ０ １ １ ） 国网新疆 电力公司 电力科学研究 院（ 乌鲁木齐
摘 要： 当前 ， 垃圾 邮件 日益成 为信 息时代 人 们 的
圾邮件 的变化 ， 以及 对垃圾邮件制造 者 目的的分 析 ， 针 入 拼音转换模块 、繁简体转换模块 和正则表达 式匹配
对 中文垃圾 邮件 变异 的几个重要特 性，提 出一个提 高 模块， 使用 比较 多的标准库 函数 和优化算法 ， 增 强增强
垃圾邮件 变异 特征识 别率的构 想，对反 垃圾 邮件 技 术 系统识 别能力 ， 较好地检测垃圾 邮件 的变异 。
基于套索（Lasso）的中文垃圾邮件过滤
基于套索（Lasso）的中文垃圾邮件过滤徐征;刘遵雄;张贤龙【摘要】Text email data depicted with vector space model are of high dimensionality and sparsity, which are not suitable for establishing email filtering classification model. Generally, such data should be reduced before classifi-er training. Lasso regression is a multivariate linear model based on l1 regularization, which can estimate model pa-rameters while selecting the variables simultaneously. In this paper, the approaches to email classification based on Lasso are proposed. Also, the Lasso classification model and the logistical model with the selected term are es-tablished. Besides, simulation experiments with TREC06C are carried out, and the results show that logistic regres-sion model plus the term selected with Lasso achieves better performances.%使用向量空间模型表示的文本邮件数据高维而稀疏，不利于邮件过滤分类模型的建立，通常需在分类器训练前进行维数约减。
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法的实验报告
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法的实验报告引言：垃圾邮件是互联网时代普遍存在的问题，不仅浪费用户的时间和带宽，也会带来信息安全隐患。
为了解决这个问题，基于机器学习的垃圾邮件过滤算法得到了广泛的研究和应用。
本实验报告将介绍我们设计的基于机器学习的垃圾邮件过滤算法，并通过实验评估其性能和效果。
一、算法设计与实现1. 数据收集与预处理本实验使用了包含垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集，其中垃圾邮件作为正例，非垃圾邮件作为负例。
我们从不同来源、不同领域的邮件中收集了大量数据，并进行了预处理，包括去除邮件头部信息、正则表达式过滤等。
2. 特征提取与选择我们从原始邮件中提取了一系列特征，包括邮件主题、发件人、收件人、邮件正文、附件等。
针对不同特征我们采用了不同的提取方式，如基于关键词匹配、文本分析、网络特征提取等。
为了避免维度灾难，我们使用了特征选择算法，从提取到的特征中选取了最具代表性和区分度的特征。
3. 模型选择与训练我们选择了支持向量机（SVM）作为垃圾邮件分类器的模型。
SVM 具有良好的泛化能力和分类性能，适用于处理高维稀疏特征的问题。
通过在训练集上进行模型训练，我们使用了交叉验证的方式来进行参数选择和调优，以提高分类器的性能和鲁棒性。
4. 模型评估与优化为了评估分类器的性能，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用准确率、召回率、F1值等指标来评价算法的效果。
同时通过使用不同特征组合、参数调整等优化手段，来提高分类器的性能和泛化能力。
二、实验结果与分析我们将实验算法应用于收集的数据集上，并进行了多组实验。
结果显示，我们设计的基于机器学习的垃圾邮件过滤算法在不同数据集上均取得了较高的准确率和召回率。
通过对比实验，我们发现特征选择对算法性能的影响较大，选择合适的特征可以显著提高分类器的性能。
三、实验总结与展望通过本次实验，我们设计和实现了一种基于机器学习的垃圾邮件过滤算法，并对其进行了评估和优化。
实验结果表明，该算法在垃圾邮件过滤中具有较高的准确率和召回率，具有较好的应用前景。
基于n-gram及SVM的中文垃圾邮件过滤
析。
９８ 封 ， ．２ 而公 开过 的电子 邮件 地址平 均 每周 收 到 垃圾 邮件数量 达到 ２ ．ｌ 。 因此 ，对 垃圾 邮件 ２４ 封 进行计 算机过 滤有着重 要 的意 义 。传统 的基 于安
全认证 过滤 垃圾 邮件 的方法 ，包 括密码 验证 、 白 名单验 证 和黑 名单过 滤技术 ，执 行效率 低 ，不 能 适应新 的垃圾 邮件产 生技术 ，甚 至会 阻塞合法 邮
【 关键词】垃圾 邮件 ；邮件过滤 ；支持 向量机 ；人工神经 网络 【 中图分类号 】Ｔ ９．９ 【 １ ３０ 文献标 识码 】Ａ 【 ￣ 文章编号 】１ ８ ９６ （０８ １ ００ — ４ ０ — ７４ ２０ ）０ — １０ ０ ０
Ａｂ ｔａ ｔ Ｃ ａａ ｔｒｅ ｐ ｅ ｓ ｎ ａ ｄ ｔｘ ａｅ ｏ ｚ ｔ ｎ ａ ｉ ｍｅｉ ｒ ｅｙ ｉ ｏ ｔ ｔ ｎ ｔ ｅ ｓ ａ ｌ ｒ ｇｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｔｎ ． ｓｒ ｃ ： ｈ ｒ ｃｅ ｘ ｒｓ ｉ ｎ ｔｃ ｔｇ ｒ ａｉ ｒ ｈ ｔ ａｅ ｖ ｒ ｏ ｅ ｉ ｏ ｔ ｃ ｍｐ ｒ ｐ ｎ ａ ｉ ｈ ｅ ｉ ｅｎ ｒ ｆ ｔｉ ａ ｅ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ
ｌ ｓｓｕ ｅｆ） ｅ ｔｑａ ｔ映身 Ｌ Ｓ 、 工 神经 网络 （ ｒ— ａ ｒ ｉ ＬＦ 人 Ａｔ ｉ ｉ ａ ｎｕａ ｎｔ ｒ ， Ｎ ｆ ｉ ｅｒｌ ｅ ｏｋ Ａ Ｎ）、 Ｂ朴 素 贝 叶 斯 和支 ｃｌ ｗ Ｎ 撑 向量机 （ Ｖ 。Ｓ Ｍ 是 Ｖ ｐ ｉ Ｓ Ｍ） Ｖ ａｎ ｋ等人 统 计 学 习 理 论 的重 要成果 ， 己经 被应 用 到 许 多方 面 ， ： 如 文 本 分类 、 脸识别 、 人 指纹识 别等 。在英 文文本 分类 中 ， ｉ ｎ ａｇ证 实 ， 受 限 的相 同语 料 的情 ＹｍｉｇＹ ｎ 在 况 下 Ｓ Ｍ及 Ａ Ｎ 比 Ｎ Ｌ Ｓ 果 要好 ， 文也 Ｖ Ｎ Ｂ、 Ｌ Ｆ效 本 采用 Ｓ Ｍ及 Ａ Ｎ两种分 类算法 。 Ｖ Ｎ 本 文 利 用 ｎ—ｇａ 分 词 法 则 ， 用 Ｓ Ｍ 和 ｒｍ 采 Ｖ
基于机器学习的中文垃圾信息识别与过滤
基于机器学习的中文垃圾信息识别与过滤中文垃圾信息（spam）在当今互联网时代日益增多，对于用户来说，接收到大量垃圾信息不仅浪费时间和资源，还可能导致个人隐私泄露和网络安全问题。
因此，基于机器学习的中文垃圾信息识别与过滤成为亟待解决的问题。
机器学习是一种通过训练模型来对数据进行分类或预测的方法，通过对大量标记好的数据进行训练，模型可以学会识别出不同类型的信息，从而实现垃圾信息的过滤。
首先，在中文垃圾信息识别与过滤中的关键任务是构建合适的数据集。
一个好的数据集应该包含大量的正常信息和垃圾信息，以及针对垃圾信息的不同类型进行分类标注。
这个过程需要人工的参与，通过对数据的标记和分类来为机器学习算法提供学习的依据。
其次，在构建数据集后，选择合适的特征是机器学习任务中的关键步骤。
对于中文垃圾信息识别而言，可以考虑使用一些与文本内容相关的特征，例如词频、词性、情感分析等。
通过对文本进行特征提取，可以将文本转化为计算机可处理的数字形式，进而用于机器学习算法的训练和预测。
接下来，选择合适的机器学习算法来进行训练和预测。
常用的算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、决策树算法等。
这些算法在分类和预测任务中有着广泛的应用，其原理和效果已经得到了充分的验证。
根据不同的数据集和问题需要，选择适合的算法进行训练和预测。
需要注意的是，机器学习算法的训练需要大量的计算资源和时间。
对于中小型企业或个人用户而言，可能缺乏足够的计算能力，这时候可以选择使用已经训练好的模型，或者借助云计算平台提供的资源来进行训练。
随着时间的推移，中文垃圾信息的类型和形式不断变化，因此，定期更新模型也是十分重要的。
可以通过分析和监测当前的垃圾信息类型，针对性地更新模型，使其持续适应不断变化的环境。
除了机器学习算法，其他技术也可以辅助中文垃圾信息的识别和过滤。
例如，利用自然语言处理技术来分析文本的语义和情感信息，可以更好地辨别垃圾信息。
另外，可以利用网络爬虫技术获取更多的数据，从而扩充训练集，并且借助数据清洗和预处理的方法来提高模型的准确性和效果。
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术研究
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术研究在当今数字化的时代，电子邮件已经成为人们日常沟通和信息传递的重要工具。
然而，伴随着电子邮件的广泛应用，垃圾邮件也如影随形，给用户带来了诸多困扰。
这些垃圾邮件不仅浪费了用户的时间和精力，还可能包含欺诈、恶意软件等有害内容，威胁着用户的信息安全和财产安全。
因此，研究高效的垃圾邮件过滤技术显得尤为重要。
垃圾邮件的定义和特征垃圾邮件，通常是指那些未经收件人请求或同意而发送的大量电子邮件。
它们具有一些明显的特征，比如：1、内容的重复性：很多垃圾邮件会在不同的收件人之间发送相同或相似的内容。
2、商业推广目的：多数垃圾邮件旨在推销某种产品、服务或诈骗。
3、虚假的发件人信息：为了逃避追踪和过滤，发件人的地址往往是伪造的。
4、包含可疑的链接：这些链接可能指向恶意网站，存在安全风险。
传统的垃圾邮件过滤方法在机器学习技术应用之前，人们采用了一些传统的方法来过滤垃圾邮件。
1、基于规则的过滤：通过设定一些明确的规则，如特定的关键词、发件人地址、邮件主题等，来判断邮件是否为垃圾邮件。
然而，这种方法的局限性在于规则的设定往往难以涵盖所有情况，而且垃圾邮件发送者可以轻易地规避这些规则。
2、黑白名单：将已知的可信发件人地址列入白名单，允许其邮件通过；将已知的垃圾邮件发件人地址列入黑名单，直接拦截其邮件。
但这种方法对于新出现的垃圾邮件发件人无法有效识别。
机器学习在垃圾邮件过滤中的应用优势机器学习为垃圾邮件过滤带来了新的思路和方法，具有以下显著优势：1、自适应能力：能够根据不断变化的垃圾邮件特征进行自我学习和调整，从而提高过滤的准确性。
2、处理复杂特征：可以综合考虑邮件的多个方面的特征，如文本内容、发件人行为、邮件格式等，进行更全面的判断。
3、提高效率：相比传统方法，能够更快速地处理大量邮件。
常见的机器学习算法在垃圾邮件过滤中的应用1、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法。
在垃圾邮件过滤中，它通过计算邮件中出现的词汇在垃圾邮件和正常邮件中的概率，来判断邮件的类别。
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术研究
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术研究近年来，随着互联网的不断发展和普及，我们每天都面临着海量的电子邮件。
与此同时，随着垃圾邮件的数量不断增加，它已经成为一种令人讨厌的现象。
据统计，全球每天有超过2.5万亿封电子邮件发送，其中高达50%以上是垃圾邮件。
如何高效地过滤掉这些垃圾邮件，已经成为了一个亟待解决的问题。
传统的垃圾邮件过滤技术主要是基于规则的过滤，即通过制定一些规则和检测算法来判断邮件是否为垃圾邮件。
这种方法虽然具有一定的效果，但是由于垃圾邮件的内容和形式不断变化，这种方法的可靠性和适用性逐渐降低了。
随着机器学习技术的不断发展和普及，基于机器学习的垃圾邮件过滤技术逐渐成为了一种新的解决方案。
它主要是通过机器学习算法来模拟人类判断邮件是否为垃圾邮件的过程，不断优化模型的参数来提高过滤效果。
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术主要可以分为两种：一种是基于朴素贝叶斯算法的过滤技术，另一种是基于支持向量机算法的过滤技术。
这两种算法各有优缺点，具体应该根据实际情况来选择。
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术是一种经典的机器学习算法，它主要是通过统计邮件中特定词语出现的频率来判断邮件是否为垃圾邮件。
在这种算法中，我们需要建立一个词汇表，它包括了所有可能出现的单词，并且每个单词都有一个对应的权重值。
当一个新的邮件到来时，我们可以根据这个词汇表，计算出该邮件是垃圾邮件的概率。
如果概率超过了一个阈值，那么这封邮件就被判断为垃圾邮件。
基于支持向量机算法的垃圾邮件过滤技术则是一个比较新颖和复杂的算法。
它主要是通过构建一个特征空间，将垃圾邮件和正常邮件所具有的特征进行分类。
在这种算法中，我们需要先将每封邮件转换为一个特征向量。
这个特征向量包括了邮件的各种特征，比如邮件的主题、正文内容、附件等。
然后我们需要对这些特征进行加权和归一化处理，以便更好地区分垃圾邮件和正常邮件。
最后，我们需要根据不同的特征向量，建立一个支持向量机模型，并且通过不断优化模型的参数来提高分类效果。
【计算机应用研究】_高维空间_期刊发文热词逐年推荐_20140723
推荐指数 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2014年 序号 1 2 3 4 5
科研热词 逆映射 流形 核岭回归 局部线性嵌入 人体动作重构
推荐指数 1 1 1 1 1
Hale Waihona Puke 科研热词 非负矩阵分解 隐空间 降维 链接聚类 运动特征 运动捕获数据 自动分割 模块化 核函数 有监督的局部保留投影 数据降维 张量分解 张量 姿态流形 多链接 多维尺度分析 图像检索 人脸识别 mchooi isomap
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 科研热词 推荐指数 支持向量机 2 高维空间 1 高维数据 1 高对比性 1 频繁模式 1 非线性畸变 1 转向架 1 自适应得分 1 聚类 1 维数约减 1 维吾尔语 1 粒度 1 空气质量 1 离群点检测 1 离群点 1 盲信号分离 1 特征选择 1 特征熵 1 特征提取 1 流形学习 1 核方法 1 最大间隔semi-nmf 1 时间可预测性 1 文本分类 1 数据降维 1 故障诊断 1 工频干扰 1 局部切空间排列 1 小波熵 1 对象-属性子空间边缘重叠区域 1 对象-属性子空间 1 子空间 1 图正则化mnmf 1 商空间 1 向量空间模型 1 协方差矩阵 1 切空间 1 分层递阶 1 具有稀疏特征的高维数据 1 入侵检测 1 中文垃圾邮件过滤 1
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
一种基于N-gram组合的中文垃圾邮件过滤方法
一种基于N-gram组合的中文垃圾邮件过滤方法
刘新斌;李俊
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2004(21)12
【摘要】中文垃圾邮件的泛滥提出了极为迫切的技术诉求。
本文使用了基于简单贝叶斯模型的过滤算法,同时使用N-gram对中文文本进行自动分词,并且组合多个N-gram来加快分类的收敛速度,这样分类是一种切实可行的垃圾邮件过滤方法。
对于这种代价敏感性(costsensitive)的分类,通过移动门限值的方法来处理;在评估结果时采用了TCR以及召回率穴SR雪和正确率穴SP雪等参数考察实验数据。
实验表明:这种方法代价较小,而正确率较高。
最后我们认为可以通过筛选训练邮件以及和其它措施相结合来满足ISP级别等应用场合的要求。
【总页数】7页(P85-91)
【关键词】垃圾邮件过滤;N-gram;中文文本;自动分词;ISP;算法;贝叶斯模型;TCR;正确率;召回
【作者】刘新斌;李俊
【作者单位】中国科学院计算机网络信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34;TP393.098
【相关文献】
1.基于模糊支持向量机的中文垃圾邮件过滤方法 [J], 赵海涛;魏延;赖敏;陈守刚
2.基于n-gram及SVM的中文垃圾邮件过滤 [J], 夏成锋
3.基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法 [J], 王青松;魏如玉
4.一种基于后缀数组聚类(SAC)的中文垃圾邮件过滤方法 [J], 李翔鹰;陈钟;唐礼勇;李欣
5.一种基于N-Gram的垃圾邮件过滤方法研究 [J], 林伟;柳荣其;徐熙
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基于贝叶斯的中文垃圾邮件过滤系统的设计与实现的开题报告
基于贝叶斯的中文垃圾邮件过滤系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的普及，垃圾邮件（Spam）的数量越来越多，给人们的日常工作和生活带来了很大的麻烦。
在此背景下，垃圾邮件过滤成为了一个重要的研究方向。
目前，国内外已经提出了许多不同的垃圾邮件过滤方法，其中基于贝叶斯的方法因其在过滤效果上表现良好、易于实现等优点而受到了广泛关注。
二、选题意义垃圾邮件过滤对于保护用户的个人隐私、提高工作和生活效率具有重要的意义。
本课题旨在利用贝叶斯的方法，设计和实现一个中文垃圾邮件过滤系统，为用户提供一个高效、准确的过滤方式。
三、研究内容和研究方法本课题主要研究内容包括：1、中文垃圾邮件的识别和分类技术研究；2、贝叶斯分类算法的原理和实现方法研究；3、中文垃圾邮件过滤系统的设计和实现。
本课题的研究方法主要包括：1、文献调研与综述：对垃圾邮件过滤技术的现有研究成果进行综述，并对相关算法和系统进行分析和比较；2、数据预处理和建模：对垃圾邮件和正常邮件进行数据预处理，提取特征，并建立相应的贝叶斯分类器；3、系统实现和评测：基于实现贝叶斯分类算法的开源软件，设计和实现中文垃圾邮件过滤系统，并进行实验评测和性能分析。
四、预期成果和研究目标预期成果包括：1、中文垃圾邮件过滤系统的设计和实现；2、实现的类库源码和文档；3、系统的性能评测和分析报告。
研究目标是：1、掌握贝叶斯分类算法的基本原理及其实现方法；2、了解中文垃圾邮件的特点和识别技术；3、熟悉开源软件在实际系统中的应用和使用。
五、研究难点和解决方案本课题的研究难点是：1、数据集的获取和预处理，包括对邮件的特征提取和处理；2、分类器的优化和调整，提高分类器的精度和效率；3、系统的快速识别和更新，避免被新型垃圾邮件攻击。
解决方案：1、利用现有的开源数据集，并对其进行预处理；2、使用交叉验证等方法对分类器进行优化和调整；3、在系统中集成快速识别和更新的功能。
六、研究计划和进度安排2021年10月-11月：文献调研、选题和开题报告撰写；2021年12月-2022年1月：数据集获取、预处理和建模；2022年2月-2022年4月：系统设计和实现；2022年5月-2022年6月：系统测试和性能评测；2022年7月-2022年8月：论文撰写和答辩准备；2022年9月-2022年10月：毕业论文修改和提交。
基于覆盖算法的中文垃圾邮件过滤的开题报告
基于覆盖算法的中文垃圾邮件过滤的开题报告一、选题背景随着互联网普及，垃圾邮件问题愈发凸显。
垃圾邮件给人们生活带来诸多不便，不仅浪费用户的时间和金钱，更严重的是危害网络安全和个人隐私。
针对垃圾邮件问题，各种过滤技术应运而生，目前主要有基于规则、基于特征和基于机器学习等过滤方法，但仍存在一定局限性。
基于规则的过滤方法需要事先设定规则，监测垃圾邮件是否满足规则要求，但这种方法往往缺乏普适性和灵活性；基于特征的过滤方法依靠统计学特征进行分类，但对于新的垃圾邮件，可能无法准确地识别；基于机器学习的过滤方法可学习人类特征与垃圾邮件的相关度，实现自动分类，但需要大量且具有代表性的数据训练模型。
本课题旨在基于覆盖算法，使用中文文本特点，探究一种基于内容的中文垃圾邮件过滤方法，提升垃圾邮件过滤效率和准确率。
二、研究意义1.提高用户体验通过消除垃圾邮件的骚扰，提高用户电子邮箱使用体验，增加用户的忠实度。
2.防范网络安全垃圾邮件除了消耗网络带宽外，还可能含有诱导用户点击附件或链接等形式的网络攻击，垃圾邮件过滤可以大幅减轻网络风险。
3.解放人工工作传统的垃圾邮件过滤方法需要人工设定规则，工作量巨大。
基于覆盖算法的垃圾邮件过滤方法可完成自动过滤，解放人力资源。
三、研究方法本研究采用覆盖算法，通过对中文文本特点的探究和研究，构建适用于中文文本的垃圾邮件过滤模型。
具体步骤如下：1. 数据预处理对中文文本进行分词、停用词过滤、词干提取等处理操作，以获取干净、有用的语料库，为之后建模做准备工作。
2. 特征选择使用信息增益、卡方检验等方法对处理后的文本数据进行特征选择，选取有代表性的特征单词，减少模型复杂度，提高分类准确率。
3. 建立模型利用覆盖算法建立具有关联度的决策树模型，将文本分为两种：垃圾邮件和正常邮件。
使用训练集进行模型训练。
4. 模型测试使用测试集对模型进行测试，评估模型的准确率、召回率和F1值，通过不断优化模型和特征选择，获得较好的分类效果。
【计算机应用研究】_向量空间模型_期刊发文热词逐年推荐_20140723
推荐指数 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
科研热词 风 面绘制 降维 自由搜索算法 网络流行词语 维数约简 纹理映射 相关反馈 特征选择 核心对象 树 查询扩展 材料力学 智能交通系统 文档聚类 文本聚类 支持向量回归机 向量空间模型 向量 参数优化 协同过滤 动态模拟 分词 全切分 信息检索 任意剖切 交通流预测 主成分分析 中文信息处理 三维重建 web挖掘 k-means聚类 3d纹理
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 文本聚类 近邻传播聚类算法 谱聚类 语义列表 词频 聚簇表示 社会化标签系统 相似度计算 相似度 特征选择 潜在语义分析 模式聚合 检测模型 文档频 文本表示 文本分类 文本-链接模型 支持向量机 奇异值分解 垃圾标签 ms模型
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21量空间模型 领域本体 语义检索 语义分析 词频 评价准则 自动文摘 自动摘录 相似度算法 用户模型 特征词权重 潜在语义分析 潜在概念 段落向量空间模型 概率分布 权重 本体 文本结构 文本相似度 文本挖掘 层次聚类 奇异值分解 互信息 中文自动摘要 rdf图
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术随着现代社会信息传递方式的越来越多样化，邮件已经成为了个人和企业重要的沟通方式。
但是，若是遭遇到大量垃圾邮件的骚扰，往往会给个人和企业带来极大的困扰。
近年来，基于机器学习的垃圾邮件过滤技术已经得到了广泛的应用，有效地缓解了这一问题。
本文将探讨这种技术，并对其优缺点进行分析。
一、垃圾邮件的危害垃圾邮件指的是未经接收者许可的、主要是广告或诈骗信息的电子邮件。
垃圾邮件的危害主要表现在以下三个方面：1、垃圾邮件会占用邮件服务器的大量带宽和存储空间。
一旦带宽和存储空间被垃圾邮件占用，就会影响到正常邮件的收发，从而给个人和企业的日常工作造成影响。
2、垃圾邮件会对个人和企业的私人信息进行盗窃，引起隐私泄露和财产损失。
垃圾邮件中的诈骗信息往往会诱导人们点击链接或下载附件，导致电脑病毒的感染。
3、垃圾邮件会对个人和企业的形象造成负面影响。
大量的垃圾邮件会让接收者对发件人产生反感，从而降低其信任度和形象。
二、机器学习的垃圾邮件过滤技术机器学习是人工智能的一个分支，主要研究如何让计算机具有学习能力，以完成某种任务。
在垃圾邮件过滤领域中，机器学习被用来训练算法模型，从而能够自动地判断邮件是否为垃圾邮件。
机器学习的垃圾邮件过滤技术主要包括以下几个步骤：1、邮件归类：将邮件分为垃圾邮件和正常邮件两类。
2、特征提取：从邮件数据中提取出特征，用来区分垃圾邮件和正常邮件。
这些特征可以包括单词的出现频率、邮件的发送时间等。
3、模型训练：将提取得到的特征送入算法模型，让计算机通过训练学会如何识别垃圾邮件。
4、邮件过滤：使用训练好的模型对新的邮件进行判断，判断其是否为垃圾邮件，并做出相应的处理。
三、优缺点分析机器学习的垃圾邮件过滤技术具有以下几个优点：1、自动化程度高：机器学习技术可以将邮件的识别和处理过程全自动化，减少人工干预的需要。
2、准确性高：机器学习技术可以通过不断的学习，不断提高其判断垃圾邮件的准确度。
基于文本和图像的垃圾邮件过滤系统研究的开题报告
基于文本和图像的垃圾邮件过滤系统研究的开题报告一、研究题目：基于文本和图像的垃圾邮件过滤系统研究二、研究背景及意义：随着网络技术的发展和普及，电子邮件成为人们日常生活中不可或缺的通信工具。
但是，随之而来的也是垃圾邮件的泛滥，给人们的生活带来了诸多不便。
垃圾邮件不仅占据收件箱的空间，还可能捆绑病毒，侵犯用户隐私，甚至造成财产和信息安全的威胁。
因此，将垃圾邮件过滤出来，成为了保障用户信息安全和提高邮件使用效率的必要措施。
目前，针对垃圾邮件过滤的技术主要分为四类：基于规则的过滤、基于关键词的过滤、基于机器学习的过滤以及基于深度学习的过滤。
但是，传统的基于文本分析的方法很难应对垃圾邮件图像化和多样化的趋势。
因此，结合文本和图像信息进行垃圾邮件过滤，能够提高过滤效率和精准度，同时也能更好地保护用户隐私和安全。
三、研究内容和方法：本文将基于文本和图像的垃圾邮件过滤系统设计与实现，具体内容包括：1.构建数据集：收集常见垃圾邮件的文本和图像数据，并将其与普通邮件数据集结合，构建数据集。
2.特征提取与选择：利用NLP技术和图像处理技术对邮件文本和图像进行特征提取，并结合字典、语法和上下文等因素进行特征选择，以降低噪声干扰，提高过滤准确度。
3.垃圾邮件分类模型设计：基于机器学习和深度学习算法，设计垃圾邮件分类模型，并通过交叉验证等方法进行模型评估和调优。
4.系统实现与优化：基于Python语言实现垃圾邮件过滤系统，并对系统进行优化和改进，提高运行效率和网络安全性。
四、研究预期结果和贡献：本文旨在设计一种基于文本和图像的垃圾邮件过滤系统，具有以下预期结果和贡献：1.提高垃圾邮件过滤的精准度和效率；2.保护用户隐私和信息安全；3.丰富垃圾邮件过滤的技术手段和实践经验。
五、研究计划和进度安排：1.文献综述和理论研究（1个月）；2.数据采集和预处理（2个月）；3.特征提取与选择（2个月）；4.垃圾邮件分类模型设计与优化（3个月）；5.系统实现与优化（4个月）；6.实验和评估（2个月）。
基于字符语言模型的垃圾邮件过滤
基于字符语言模型的垃圾邮件过滤苏绥;林鸿飞;叶正【摘要】基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一.该文先简单综述了当前基于内容的垃圾邮件过滤中采用的各种技术,在此基础上提出将基于字符的语言模型应用于垃圾邮件过滤任务中,并通过实验对比了该方法与Naive Bayes、SVM和基于词的语言模型方法的性能差异,以及不同n值、不同特征选择方式对过滤结果的影响.实验结果表明,基于字符的语言模型实现简单且具有很高的性能,能较好地满足大规模在线邮件系统的需要,具有很高的实用价值.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2009(023)002【总页数】7页(P41-47)【关键词】计算机应用;中文信息处理;垃圾邮件过滤;语言模型;朴素贝叶斯;支撑向量机;n-Gram【作者】苏绥;林鸿飞;叶正【作者单位】大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024;大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024;大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024【正文语种】中文【中图分类】TP391作为Internet上普及率最广的应用之一，电子邮件通讯成为人们的日常生活中越来越重要的角色。
然而近年来，垃圾邮件问题日益严重，据中国互联网信息中心（CNNIC）近几年发布的统计数字显示，当前网络上有超过50%的邮件为垃圾邮件。
大量的垃圾邮件不仅占用了网络带宽及邮件服务器资源，同时也会浪费了用户的时间和精力，给人们的日常生活带来不便。
为此人们提出了解决垃圾邮件问题的多种方案，尤其是近几年的TREC Spam Track（2005－2007）、SEWM（2007－2008）等评测活动为解决垃圾邮件过滤问题提供了一个很好的平台，很多研究者和研究机构参与其中，并提出了很多具有实用价值的解决方案。
基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术。
从内容上看，垃圾邮件过滤可以看作是一个“二类”分类问题［1－2］，即垃圾邮件类和正常邮件类（分别称之为spam、ham，以下同）。
中文垃圾邮件过滤系的实现和评估PPT21页
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
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26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
Hale Waihona Puke ▪28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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基于神经网络模型的垃圾邮件过滤器的设计与实现
基于神经网络模型的垃圾邮件过滤器的设计与实现
张义;孔颖;朱翔
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2010(006)012
【摘要】该文介绍了神经网络模型在垃圾邮件过滤中的应用.首先对通过浏览器收集到的邮件进行分析,将其转换为HTML源代码的形式,再根据HTML语言的特点对其进行特征提取,从而达到邮件预处理的目的.随后又采用LVQ神经网络建立分类器模型,以达到最终分离正常邮件(ham)和垃圾邮件(spam)的目的,对比实验表明,结合HTML代码的特征提囊和LVQ神经网络的分类器模型效果更好.
【总页数】3页(P2909-2911)
【作者】张义;孔颖;朱翔
【作者单位】浙江科技学院浙江杭州 310023;浙江科技学院浙江杭州 310023;浙江科技学院浙江杭州 310023
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.分层垃圾邮件过滤器的设计与实现 [J], 李楠萼;卢显良
2.分层垃圾邮件过滤器的设计与实现 [J], 李楠萼;卢显良
3.一种垃圾邮件过滤器的设计与实现 [J], 刘红翼
4.基于多项式朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器的\r设计与实现 [J], 李腾飞
5.Outlook 2003的垃圾邮件过滤器——微软最新邮件客户端开始认真对待垃圾邮件 [J], TonyRedmond;臧铁军
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邮件 分类 ， 而 图正则化 Ｎ Ｍ Ｆ能保持 数据 空 间的几何 结构 。基 于以上 两种 Ｎ Ｍ Ｆ改进 模 型 ， 提 出了图正则化 Ｍ Ｎ Ｍ Ｆ （ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｒ ｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｉ ｒ ｚ ｅ ｄ Ｍ Ｎ Ｍ Ｆ ， Ｇ Ｍ Ｎ Ｍ Ｆ ） 算法 ， 并设计 了一个迭代 的求 解算法 。将 Ｇ Ｍ Ｎ Ｍ Ｆ算法及 其他相 关算 法 用于 中
０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ９ ． ０ ２ ８
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刘遵雄 ，黄志强Ｈ，郑淑娟 ，石 菲
（ １ ． 华 东交通 大 学 信 息 工程 学院 ，南昌 ３ ３ ０ ０ １ ３ ； ２ ． 江西财 经大 学 科研 处 ，南昌 ３ ３ ０ ０ １ ３ ） 摘 要 ：利 用向量 空间模型 表示 的文 本邮件 数据 具有 高维性 ， 不利 于 邮件 过滤 模 型 的建 立 ， 需要 对数 据进 行 降
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第３ ０卷 第 ９期 ２ ０ １ ３年 ９ 月
计 算 机 应 用 研 究
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基 于 图正 则 化 Ｍ Ｎ Ｍ Ｆ的 中文垃 圾 邮件 过滤
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文垃圾 邮件 过滤 实验 ， 结果表 明 Ｇ ＭＮ ＭＦ算 法构建的过 滤模 型要 优 于其他 较好的算 法构建的过 滤模 型。 关键 词 ：向量 空间模 型 ；维数 约减 ；最大 间隔 Ｓ ｅ ｍ ｉ — Ｎ ＭＦ；图正 则化 ＭＮ ＭＦ ； 中文垃圾 邮件 过滤 中 图分 类号 ：Ｔ Ｐ １ ８ １ 文献标 志码 ：Ａ 文 章编 号 ：１ ０ ０ １ ． ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ — ２ ６ ７ ２ ． ０ ５