【摘 要】
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目前大部分中文垃圾邮件过滤系统受文本稀疏及模型特征局限的影响较大,其特征高维和特征局限的缺陷成为制约过滤效果的重要因素。针对特征高维问题,提出一种基于中心词扩展的
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省特种光纤与光纤传感重点实验室,燕山大学里仁学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51641609);河北省自然科学基金资助项目(No.F2016203354)~~
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目前大部分中文垃圾邮件过滤系统受文本稀疏及模型特征局限的影响较大,其特征高维和特征局限的缺陷成为制约过滤效果的重要因素。针对特征高维问题,提出一种基于中心词扩展的TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)特征提取算法,增加了特征节点的表达能力,实现了特征降维。针对分类模型特征局限和属性间条件独立性假设不成立问题,提出一种基于GWO_GA(grey wolf optimizer-genetic algorithm)结构学习算法的3层贝叶斯网络模型,放松
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