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一种垃圾邮件混合过滤技术研究

罗琴  
【摘要】: 电子邮件已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一,但垃圾邮件问题也日益严峻,网民平均收到的垃圾邮件数量已经超过了正常邮件。反垃圾邮件技术已经成为了全球所关注的热点。其中基于内容的反垃圾邮件过滤技术更是研究的重点。 贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力,极高的准确率,占据了内容过滤领域的主导地位。但是在实际的应用中,垃圾邮件的特征是不断变化的,而传统的贝叶斯邮件过滤器往往不能反映这种变化。因此,贝叶斯邮件过滤器必须和一种动态适应、记忆性能很好的过滤方法结合起来过滤隐蔽性、变异能力日愈增强的垃圾邮件。人工免疫系统具备强大的自学习、自适应、健壮性等能力,已发展成为计算智能研究的一个崭新的分支。基于此,本文在分析贝叶斯的基本原理和人工免疫的仿生机理的基础上,将贝叶斯与人工免疫相结合,设计了一个基于贝叶斯和人工免疫的垃圾邮件组合过滤算法,并运用于垃圾邮件过滤系统中。 具体的说,本文的工作主要包含下列内容: (1)概述了垃圾邮件的定义、危害,国内外垃圾邮件过滤问题的研究现状和发展趋势。 (2)分析了贝叶斯和人工免疫系统的基本原理。给出了基本的贝叶斯公式,研究了几个贝叶斯模型,分析了人工免疫系统的仿生机理,及其常用的免疫算法。 (3)设计了一个基于贝叶斯和人工免疫的垃圾邮件组合过滤算法。 (4)设计了一个基于贝叶斯和人工免疫的垃圾邮件混合过滤系统,并分别在中、英文语料集上做了对比测试及分析,取得了较好的效果。


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