一种基于后缀数组聚类（SAC）的中文垃圾邮件过滤方法

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (5): 107-109.

一种基于后缀数组聚类（SAC）的中文垃圾邮件过滤方法

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

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

摘要/Abstract

摘要： 贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛，但在中文垃圾邮件过滤中性能较低。本文通过聚类的思想，提出一种基于后缀数组聚类（SAC）的中文邮件特征项抽取方法，并给出了不同特征项抽取方法下贝叶斯算法的中文垃圾邮件过滤实验数据对比。实验表明，该方法显著提高了中文垃圾邮件的过滤性能。

关键词: 朴素贝叶斯垃圾邮件过滤后缀数组

Abstract: The naivebayes algorithm has widely been applied to spam filtering. However,it has unsatisfactory performance in Chinese email filtering. Using clutering, this paper proposes a suffix array clustering based token extraction method for Chinese email,named

Key words: Naive-bayes, Spare filtering, Suffix array clustering

. 一种基于后缀数组聚类（SAC）的中文垃圾邮件过滤方法[J]. 计算机科学, 2006, 33(5): 107-109. https://doi.org/