【摘 要】
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垃圾邮件数量庞大、伪装形式多种多样,给反垃圾邮件带来了巨大的挑战.提出了一个基于行为和时间特征的垃圾邮件检测方法.根据邮件收发记录分析基于社会网络的行为特征和基于
【机 构】
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南通大学现代教育技术中心,上海交通大学电信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61171132);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010280);南通市应用研究计划资助项目(BK2011003,BK2012034,BK2012001);南京市科技平台计划资助项目(CP2013001)
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垃圾邮件数量庞大、伪装形式多种多样,给反垃圾邮件带来了巨大的挑战.提出了一个基于行为和时间特征的垃圾邮件检测方法.根据邮件收发记录分析基于社会网络的行为特征和基于邮件发送间隔的时间特征,采用步进式判别分析方法,选择具有较强判别能力的行为特征,形成特征子空间,将训练样本投影到特征子空间.使用带标签的训练样本训练支持向量机SVM,形成邮件决策信息,以此检测出垃圾邮件.利用最近3年真实邮件数据,从不同的角度进行了对比实验.结果证明,提出的行为与时间特征能有效提升垃圾邮件检测的准确率和查全率,其整体性能优于其他的
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