基于NB的双级分类模型在邮件过滤中的研究

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (5): 110-112.

基于NB的双级分类模型在邮件过滤中的研究

惠孛吴跃陈佳

电子科技大学,成都610054

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

HUI Bei ,WU Yue ,CHEN Jia （University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054）

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

摘要/Abstract

摘要： 使用朴素的贝叶斯（NB）分类模型对邮件进行分类，是目前基于内容的垃圾邮件过滤方法的研究热点。朴素的贝叶斯在参数之间联系不强的时候分类效果简单而有效。但是朴素的贝叶斯分类模型中对特征参数的条件独立假设无法表达参数之间在语义上的关系，影响分类性能。在朴素的贝叶斯分类模型的基础上，我们提出了一种双级贝叶斯分类模型（DLB，Double Level Bayes），既考虑到了参数之间的影响又保留了朴素的贝叶斯分类模型的优点。同时时DLB模型与朴素的贝叶斯分类模型的性能进行比较。仿真实验表明，DLB分类模型在垃圾邮件

关键词: 垃圾邮件过虑朴素贝叶斯分类模型双级分类模型

Abstract: Classification method using Naive Bayesian（NB）classifier model which is the context-based spare filter method, is a hot point. The Naive Bayesian classifier is a simple and effective classification method, but its attribute independence assumption makes i

Key words: Spam filter, Naive Bayesian classifier model, DLB model

惠孛吴跃陈佳. 基于NB的双级分类模型在邮件过滤中的研究[J]. 计算机科学, 2006, 33(5): 110-112. https://doi.org/

HUI Bei ,WU Yue ,CHEN Jia （University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054）. [J]. Computer Science, 2006, 33(5): 110-112. https://doi.org/

参考文献

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed