计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (9): 90-92.

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一种改进的支持向量机邮件分类器

熊忠阳 杜圣东 张玉芳   

  1. 重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文获得重庆市科委自然科学基金(基金号:CSTC2006BB2021)的资助.

XIONG Zhong-Yang, DU Sheng-Dong, ZHANG Yu-Fang (Dept of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 在实际的邮件过滤应用中,由于垃圾邮件本身的一些因素,像传统的支持向量机分类模型把一个邮件样本明确地归为某一类就很容易出错,而以一定概率的输出判断是否属于某一类则较为合理。根据这种思想,本文在传统支持向量机邮件分类器基础上,提出了一种分类器优化思想,通过对分类输出进行概率计算,并对概率的阈值进行判断,从而确定邮件所属类别。实验证明这种方法是有效可行的。

关键词: 支持向量机 文本分类 邮件过滤 邮件分类器

Abstract: In the real spare-filtering environment, because of the complicated factor of spam itself. It's easy to make mistakes just as the traditional support vector machine classifiers model doing-assigning an e-mail example to a class specifically. However, assi

Key words: Support vector machines, Text classification, E-mail filtering

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