基于SVM的智能郵件過濾系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展逐漸改變了人們的生活方式,電子郵件因其方便、快捷的特點已受到人們的青睞,許多重要信函也會通過電子郵件的方式傳送。但是,許多垃圾郵件同時也在網(wǎng)絡中蔓延,占據(jù)了郵件服務器的大量存儲空間,用戶往往需要花費大量的時間去刪除這些垃圾郵件。因此,研究郵件的自動過濾具有重要意義。郵件的自動過濾主要有基于規(guī)則和基于統(tǒng)計兩種方式?；谝?guī)則的過濾器,往往局限在二維空間上進行處理,缺少可信度,需要用戶手工設置和更改過濾規(guī)則,故過濾效果不佳;而目前

2、基于統(tǒng)計的過濾器中,常用的貝葉斯方法等是建立在經(jīng)驗風險最小化的基礎之上,過濾器推廣性能較差。支持向量機(SVM)是在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展而來的一種新的模式識別方法,在解決有限樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。它不僅考慮了對推廣能力的要求,而且追求在有限信息的條件下得到最優(yōu)結果。因此,本文將支持向量機應用于郵件過濾,實驗證明過濾效果較好。本文首先分析了垃圾郵件的現(xiàn)狀與危害,介紹了反垃圾郵件組織與常識,對郵件過濾技術

3、的研究現(xiàn)狀進行了深入地分析與說明。其次,闡明了郵件的特征表示方法和支持向量機理論,討論了基于支持向量機的郵件過濾算法,并通過實驗比較了支持向量機算法與簡單向量距離法、貝葉斯算法在垃圾郵件過濾中的情況。結果表明,支持向量機算法的過濾效果明顯優(yōu)于另外兩種算法。最后,本文設計并初步實現(xiàn)了一個基于支持向量機的智能郵件過濾系統(tǒng)。該系統(tǒng)位于郵件客戶端,能對郵件樣本進行自動學習,并自動登錄服務器檢測新郵件。本文所實現(xiàn)系統(tǒng)的獨創(chuàng)特點在于:采用兩級過濾方