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公开(公告)号：CN106713108B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201510779256.1
申请日：2015-11-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合用户关系与贝叶斯理论的邮件分类方法，通过提取邮件内包含的用户关系构建用户关系图并结合改进的朴素贝叶斯方法，实现对电子邮件的自动分类，提高分类系统的准确率，减少误判率。本发明提出了可信因子来估算朴素贝叶斯分类器分类结果的可信度，并将朴素贝叶斯方法与用户关系图相结合，采用正常邮件内包含的用户关系来构建用户关系图，并根据用户处理邮件的一般习惯规律生成用户白名单。在新邮件分类的过程中，不断将分类结果反馈至用户关系图，同时更新用户白名单，使得分类系统能根据新邮件的变化自动调整用户关系图及白名单，从而达到更高的准确率。
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公开(公告)号：CN106713108A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510779256.1
申请日：2015-11-13
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: H04L51/12 , G06Q10/107 , H04L63/0245 , H04L63/1458 , Y10S707/99931
Abstract: 本发明公开了一种结合用户关系与贝叶斯理论的邮件分类方法，通过提取邮件内包含的用户关系构建用户关系图并结合改进的朴素贝叶斯方法，实现对电子邮件的自动分类，提高分类系统的准确率，减少误判率。本发明提出了可信因子来估算朴素贝叶斯分类器分类结果的可信度，并将朴素贝叶斯方法与用户关系图相结合，采用正常邮件内包含的用户关系来构建用户关系图，并根据用户处理邮件的一般习惯规律生成用户白名单。在新邮件分类的过程中，不断将分类结果反馈至用户关系图，同时更新用户白名单，使得分类系统能根据新邮件的变化自动调整用户关系图及白名单，从而达到更高的准确率。
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公开(公告)号：CN106230690B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610592259.9
申请日：2016-07-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合用户属性的邮件分类方法及系统，属于数据挖掘技术领域，首先利用分类器初始化新邮件垃圾邮件概率，然后在搭建好的用户属性网中匹配到新邮件的用户爱好属性、邮件主题属性、用户亲近度属性和用户行为属性，之后依次利用用户爱好属性、邮件主题属性、用户亲近度和用户行为属性对垃圾邮件概率的影响，更新邮件的垃圾邮件概率。本发明还提供了实现上述方法的系统。本发明通过结合用户属性对邮件进行分类判定，提高了现有邮件分类技术的精准性。
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公开(公告)号：CN106230690A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610592259.9
申请日：2016-07-25
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: H04L51/36 , G06F16/35 , G06Q10/107
Abstract: 本发明公开了一种结合用户属性的邮件分类方法及系统，属于数据挖掘技术领域，首先利用分类器初始化新邮件垃圾邮件概率，然后在搭建好的用户属性网中匹配到新邮件的用户爱好属性、邮件主题属性、用户亲近度属性和用户行为属性，之后依次利用用户爱好属性、邮件主题属性、用户亲近度和用户行为属性对垃圾邮件概率的影响，更新邮件的垃圾邮件概率。本发明还提供了实现上述方法的系统。本发明通过结合用户属性对邮件进行分类判定，提高了现有邮件分类技术的精准性。
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