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本文分析了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤技术,发现该算法忽略了把合法邮件错判为垃圾邮件带来的损失。针对该缺陷,提出了基于最小期望损失的贝叶斯过滤算法。在该算法中引入了期望损失因子,分析了期望损失因子与准确率的关系。最后用实际的邮件样本对改进后的算法进行了验证,验证结果表明,选取合适的期望损失因子值,最小期望损失的贝叶斯过滤算法能有效提高邮件过滤的准确率。