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提出一种适用于涉密邮件统计分类的最小风险贝叶斯算法,用以提高涉密邮件统计分类准确性及其效率.算法以最小风险为分类原则,根据邮件内容的已有训练集,可自适应学习出涉密邮件分类的风险值,快速实现敏感邮件的最小风险扫描.统计分析表明,该算法准确有效,具有较好的适应性.
基于最小风险贝叶斯涉密邮件统计分类算法
【摘 要】
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提出一种适用于涉密邮件统计分类的最小风险贝叶斯算法,用以提高涉密邮件统计分类准确性及其效率.算法以最小风险为分类原则,根据邮件内容的已有训练集,可自适应学习出涉密邮
【机 构】
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深圳大学经济学院,深圳大学信息工程学院
【出 处】
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深圳大学学报(理工版)
【发表日期】
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2008年03期
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