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分析了已有的垃圾E-mail过滤规则的算法的本质,给出了将邮件表示成事务的方法.在将垃圾邮件的训练集表示成事务集后,可以用FP-Tree算法从训练集中挖掘出频繁特征集.同时探讨了如何将一个频繁特征集表示成规则及如何使用规则的问题.
基于数据挖掘的垃圾E—mail过滤方法
【摘 要】
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分析了已有的垃圾E-mail过滤规则的算法的本质,给出了将邮件表示成事务的方法.在将垃圾邮件的训练集表示成事务集后,可以用FP-Tree算法从训练集中挖掘出频繁特征集.同时探讨
【机 构】
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北京工业大学
【出 处】
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北京工业大学学报
【发表日期】
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2003年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金，北京市自然科学基金，北京市教委科技发展计划项目
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