一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (6): 52-54.

一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法

耿焕同蔡庆生

中国科学技术大学计算机科学技术系,合肥230027

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文得到国家自然科学基金项目资助（No.70171052,No.90104030）.

GENG Huan, Tong CAI ,Qing Sheng （Department of Computer Science gc Technology, University of Science ＆ Technology of China, Hefei 230027）

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： Email自动分类已成为半结构化文本信息自动处理的研究热点。本文在时已有Email自动分类方法深入研究的基础上，提出了一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法。主要包括：一是将SVM引入到Email自动分类研究中，并对SVM学习算法中的核函数和参数选择进行了探讨；二是鉴于词频的特征表示方法难以准确表示Email主要内容，因此将领域知识引入Email特征表示中，并在此基础上提出了一种综合领域知识和词频的特征表示方法，用于Email分类。该方法是在词频特征的基础上加入人工总结出的领域特征，从而更能

关键词: Email自动分类支持向量机领域综合特征

Abstract: The process of analyzing and organizing Emall messages is a challenging application of Web and Text mining techniques. A novel automatic Email classification method based on support vector machines and knowlcdge-based hybrid features is put forward on the

Key words: Automatic Email classification,SVM,Knowledge-based hybrid features

耿焕同蔡庆生. 一种基于SVM和领域综合特征的Email自动分类方法[J]. 计算机科学, 2006, 33(6): 52-54. https://doi.org/

GENG Huan, Tong CAI ,Qing Sheng （Department of Computer Science gc Technology, University of Science ＆ Technology of China, Hefei 230027）. [J]. Computer Science, 2006, 33(6): 52-54. https://doi.org/

参考文献

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed