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文檔簡介
1、最近幾年,互聯(lián)網(wǎng)進入了飛速發(fā)展的時期,尤其是電子郵件的廣泛使用極大的方便了人們的通訊交往,降低了人們的通訊成本,與此同時,也產(chǎn)生了新的問題——大量垃圾郵件的涌現(xiàn),這也導致花大量的時間和精力來處理來垃圾郵件。如何更加準確地將垃圾郵件從正常郵件中區(qū)分出來并過濾掉,已經(jīng)成為一個世界性的課題,即反垃圾郵件問題。為了解決這個讓人棘手的問題,一定要采取一個系統(tǒng)化的方案,包括立法、社會組織、技術(shù)方法。從技術(shù)的角度出發(fā),傳播垃圾郵件和過濾垃圾郵件是此消
2、彼長的長期斗爭過程,就像反病毒一樣。為此,本文就反垃圾郵件的應用技術(shù),貝葉斯分類模型,中心距向量空間模型,多分類模型組合等相關理論和知識進行了研究。基于概率統(tǒng)計原理的貝葉斯分類算法是一種經(jīng)典的文本分類方法,它本身具有理論發(fā)展成熟,分類準確度高的特點;中心距向量空間模型是一種新穎的文本分類算法,由于其很好的準確性,良好的多分類性能,目前也被廣泛應用到各類文本分類應用中。在分析了這幾種方法和技術(shù)在郵件過濾應用中各自的優(yōu)缺點后,根據(jù)這幾種算法
3、的優(yōu)缺點,對它們進行改良、相互結(jié)合、并增加了通過查看發(fā)出的郵件內(nèi)容進行自動學習的機制。另外,該算法針對中英文垃圾郵件采用不同的學習算法,從而建立一個適用中英文環(huán)境的垃圾郵件過濾方法。實驗表明,該方法的效率和性能達到了較好的水平。本文用VC++和MySQL數(shù)據(jù)庫設計了一個基于貝葉斯算法的垃圾郵件過濾系統(tǒng)。具體實現(xiàn)是通過將基于TDI網(wǎng)絡驅(qū)動過濾的技術(shù)和應用層的基于貝葉斯算法和中心距向量算法的文本分類技術(shù)結(jié)合起來達到的。為了提高貝葉斯算法對中
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