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垃圾邮件问题日益严重，受到研究人员的广泛关注．通过利用基于词频的权值计算，同时改进传统文本相似度计算概率模型，改进SVM算法实现邮件过滤系统．实验表明在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上，比传统的Rocchio方法有明显改善。
改进的支撑向量机(SVM)算法在邮件过滤中的应用
【摘 要】
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垃圾邮件问题日益严重，受到研究人员的广泛关注．通过利用基于词频的权值计算，同时改进传统文本相似度计算概率模型，改进SVM算法实现邮件过滤系统．实验表明在邮件过滤的查全率、查
【机 构】
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华南师范大学计算机学院
【出 处】
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华中师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60473004);广东省博士启动基金资助项目(06300907)
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