公开(公告)号：CN109947936B

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN201810952482.9

申请日：2018-08-21

Applicant: 北京大学

Inventor： 文伟平 ,  冯超

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F8/30 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公布了一种基于机器学习的动态识别垃圾邮件的方法，涉及垃圾邮件识别技术，通过采用LDA主题模型、Autoencoder自编码器，并创建线性模型，实现动态检测垃圾邮件，达到高效识别垃圾邮件的目的；包括：对模板邮件和样本邮件进行预处理；采用LDA主题模型对文本进行训练；使用自编码器词袋向量将独热编码向量进行压缩，转化为词向量；创建线性模型，通过线性模型对待识别邮件进行预测。采样本发明技术方案，能够动态检测、高效地识别垃圾邮件。

公开(公告)号：CN109947936A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201810952482.9

申请日：2018-08-21

Applicant: 北京大学

Inventor： 文伟平 ,  冯超

IPC: G06F16/35 ,  G06F17/27 ,  G06F8/30

Abstract: 本发明公布了一种基于机器学习的动态识别垃圾邮件的方法，涉及垃圾邮件识别技术，通过采用LDA主题模型、Autoencoder自编码器，并创建线性模型，实现动态检测垃圾邮件，达到高效识别垃圾邮件的目的；包括：对模板邮件和样本邮件进行预处理；采用LDA主题模型对文本进行训练；使用自编码器词袋向量将独热编码向量进行压缩，转化为词向量；创建线性模型，通过线性模型对待识别邮件进行预测。采样本发明技术方案，能够动态检测、高效地识别垃圾邮件。