基于內(nèi)容的垃圾郵件過(guò)濾方法研究_第1頁(yè)
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1、合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于內(nèi)容的垃圾郵件過(guò)濾方法研究姓名：李笛申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：胡學(xué)鋼20080501Content—basedAntiSpamFilteringABSTRACTElectronicmail(Email)isbecomingthemostimportantcommunicationwayamongthemodempeople，withthenetworkandcommunicationt

2、echnologybecomingadvancedButspambringsinconvenienceto0111“l(fā)ivesandextremelybadimpacttothesecurityofthenetworkSolvingtheproblemofspareisurgentTodaycontentbasedonmachinelearningmethodshavebeenintroducedintocurrentspamfilte

3、rsHowever，theproposedstateoftheartclassificationmethodsoftenabandonthemwhenmeetingthelargenumberofunlabeledtrainingsamples，whichb打ngupheavyoverheadoftimeanddecreasetheclassificationaccuracyTherefore，aresearchontheanti—sp

4、amfilterwiththeseunlabeledtrainingsamplesisproposedinthisdissertationThemajorcontributionsareasfollowing：(1)AresearchontheproperfeaturereductionmethodoftheEmailsneperformancewillbeworsewhiletherearetoomanydimensionsofatt

5、ributevectorsintheEmailesSoitisnecessaryteducedimensionsSeveralfeaturereductionmethodsusuallyusedintextcategorizationareexperimentizedseparatelyAccordingtotheresults，蟹statisticandExpectedCrossEntropyarethemostusefulmetho

6、dstoreducedimensionsInformation—gainandMulti—Informationarelesseffective(2)AnaiveBayesmethodbasedonactivelearning①J6心m)，whichCanimprovetheperformanceoftrainingsamples，isproposedinthisdissertation，rnleRANBmethodadoptsthes

7、trategiesofconditionalentropyandclassificationlosstorestricttheerrorfromunlabeledsampleseffectivelyTheexperimentalstudyshowsthattheRANBmethodonlyneedsfewersamplestolearnundertheconditionofensuringthecapabilityofclassific

8、ationincomparisonwiththeclassicalmethods(3)AspamfiltersystemcalledALNBSpamFilterbasedonRANB，whichisusedforpretreatmenttolabeltheclassesoftheunlabeledtrainingsamples，isdesignedandconstructedinthisdissertation111eresultsho

9、wsthatthesystemusedRANBmethodCaneffectivelyimprovethequalityoftrainingsamplesMeanwhile，thestabilitymeansALNBSpamFilterhasgoodappliedforegroundKeywords：spare，machinelearningtextcategorization，naiveBayesclassification，acti

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