公开(公告)号：CN104731772B

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201510179688.9

申请日：2015-04-14

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 王青松 ,  魏如玉 ,  温翠娟 ,  张黎

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30

Abstract: 基于改进特征评估函数的贝叶斯垃圾邮件过滤方法，步骤如下：1)对训练邮件集进行预处理分为邮件头部和正文部分；2)分别在两个特征集T1，T2中删除介词、代词、副词、助词，连接词以及词频低于给定的阈值p的词语；3)分别在特征项集合T1’，T2’中运用改进的特征评估函数计算出互信息值MI(tk)’；4)在训练集内，对MI(tk)’其按从大到小的顺序进行排序，选择前n个值对应的特征项用于训练集的表示；5)分类阶段运用贝叶斯分类器对待测试的样本进行垃圾邮件过滤。本发明能够高效准确的对邮件进行分类，并且过滤掉垃圾邮件。

公开(公告)号：CN104731772A

公开(公告)日：2015-06-24

申请号：CN201510179688.9

申请日：2015-04-14

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 王青松 ,  魏如玉 ,  温翠娟 ,  张黎

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/30

Abstract: 基于改进特征评估函数的贝叶斯垃圾邮件过滤方法，步骤如下：1)对训练邮件集进行预处理分为邮件头部和正文部分；2)分别在两个特征集T1，T2中删除介词、代词、副词、助词，连接词以及词频低于给定的阈值p的词语；3)分别在特征项集合T1’，T2’中运用改进的特征评估函数计算出互信息值MI(tk)’；4)在训练集内，对MI(tk)’其按从大到小的顺序进行排序，选择前n个值对应的特征项用于训练集的表示；5)分类阶段运用贝叶斯分类器对待测试的样本进行垃圾邮件过滤。本发明能够高效准确的对邮件进行分类，并且过滤掉垃圾邮件。