基于決策粗糙集的個性化郵件分類技術研究.pdf

1、隨著Internet上信息量的大量增加，人們對信息的需求也越來越專業(yè)化，個性化服務技術的出現(xiàn)，可以在一定程度上解決Internet中信息多樣化與用戶需求專一化之間的予盾，將個性化服務技術應用于郵件分類是一個新的研究方向。
　　 Rough Set理論是知識獲取的一種方法，能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息；決策Rough Set是更一般化的Rough Set理論，它繼承了原有粗糙集的所有屬性，并增強了對于不

2、確定信息的處理，特別當要求降低分類損耗時，利用決策Rough Set能取得較好的效果。
　　 本文將Rough Set和決策Rough Set理論應用于網絡安全中的一個主要分支--個性化郵件分類問題進行研究和討論。
　　 首先，通過對個性化服務技術、郵件分類技術進行回顧，在研究用戶對頁面處理行為的基礎上，提出一種改進的計算興趣度方法，該方法加入了用戶對頁面真實的反饋處理信息，能直觀的反應出用戶興趣。實驗結果表明，該方法能

3、更準確地計算用戶興趣度。
　　 其次，為了更全面地計算用戶興趣度，考慮郵件文本的內容，提出一種基于決策Rough Set的兩步分類算法，該算法能降低分類時的損耗，盡可能地減少將感興趣郵件錯分為不感興趣的情況，從而整體降低了損耗和風險。實驗結果也證明該算法的正確性。
　　 最后，在基于用戶行為和決策Rough Set分類的基礎上，設計完成了個性化郵件分類系統(tǒng)TMS(Think Mail System)，并實現(xiàn)了個性化的分類