改进的K-均值聚类邮件过滤算法

来源 :兰州工业高等专科学校学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：a226959

【摘要】

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分析了基于内容过滤的反垃圾邮件技术存在的不足，如概念漂移和偏斜类分布会导致召回率降低．在Minoru Sasaki和Hiroyuki Shinnou提出的邮件检测方法的基础上，对特征选择算法做了

【作者】

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包理群李祥林

【机构】

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兰州工业高等专科学校电子信息工程系

【出处】

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兰州工业高等专科学校学报

【发表日期】

：

2010年2期

【关键词】

：

垃圾邮件过滤概念漂移偏斜类分布 K-均值聚类算法簇 spam filtering concept driftskewed class distributi

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分析了基于内容过滤的反垃圾邮件技术存在的不足，如概念漂移和偏斜类分布会导致召回率降低．在Minoru Sasaki和Hiroyuki Shinnou提出的邮件检测方法的基础上，对特征选择算法做了改进，并增加了自动学习机制，提出了一种基于改进K-均值聚类的垃圾邮件过滤算法．实验表明此方法能较好地适应概念漂移和偏斜类分布现象．

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