期刊文章详细信息
基于自学习K近邻的垃圾邮件过滤算法
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]福建工程学院计算机与信息科学系,福建福州350014
年 份：2005
卷 号：25
期 号：B12
起止页码：7-8
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要：针对现有垃圾邮件过滤算法所存在的训练样本与测试样本分布不一致而导致实际应用效果比较差的现象,提出了一种基于自学习K近邻(k nearest neighbors,KNN)方法的垃圾邮件过滤算法。应用KNN方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果,同时结合用户对垃圾邮件的处理,自动调整训练集合。实验表明算法具有较好的过滤性能。
关 键 词：支持向量机 朴素贝叶斯 K近邻
分 类 号：TP393.098] TP274.2[计算机类]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
