计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (9): 93-94.
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摘要： 随着万维网的兴起和电子邮件的快速发展，大量的垃圾电子邮件也随之在互联网上泛滥．电子邮件过滤就是要在大量邮件中过滤出垃圾邮件，帮助用户找到所需的邮件。本文讨论了基于机器学习方法实现垃圾邮件过滤的原理，提出一种改进的基于支持向量机的邮件过滤技术，该方法使用互信息度函数，结合Z-测试进行特征选择，使用SVM（支持向量机）构造分类超平面来进行文本分类。实验表明，提高了中文邮件过滤的准确性。
关键词: 支持向量机 文本分类 邮件过滤 互信息Z-测试
Abstract: With the rapid explosion of unsolicited bulk e-mail, also known as ＂spam＂, has generated a great need for reliable anti-spare e-mail filters. Mail filtering technique is to used to detect the spare and find what＇s useful. We discuss the theorem to impleme
Key words: SVM, Text classification, Spam filter, Mutual information, Z-test
. 基于支持向量机的邮件过滤[J]. 计算机科学, 2007, 34(9): 93-94. https://doi.org/
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