用于垃圾邮件的贝叶斯过滤算法研究

曹翠玲; 王媛媛; 袁野; 赵国冬

doi:10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00119

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用于垃圾邮件的贝叶斯过滤算法研究

学术论文 | 更新时间：2024-06-03

- 用于垃圾邮件的贝叶斯过滤算法研究
- Research of a spam filter based on improved naive Bayes algorithm
- 网络与信息安全学报 2017年3卷第3期页码：64-70
- 作者机构：
  
  1. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨 150001
  2. 东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨 150040
- 作者简介：
  
  [ "曹翠玲（1990-），女，河北邯郸人，哈尔滨工程大学硕士生，主要研究方向为网络信息安全、嵌入式系统。" ]
  [ "王媛媛（1995-），女，黑龙江哈尔滨人，东北林业大学本科生，主要研究方向为信息安全。" ]
  [ "袁野（1995-），男，黑龙江北安人，哈尔滨工程大学本科生，主要研究方向为嵌入式系统。" ]
  [ "赵国冬（1978-），黑龙江大庆人，博士，哈尔滨工程大学讲师，主要研究方向为机器人、信息安全。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00119
  中图分类号： TP319
- 网络首发：2017-03，
  
  纸质出版：2017-03-15
- 稿件说明：
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曹翠玲, 王媛媛, 袁野, 等. 用于垃圾邮件的贝叶斯过滤算法研究[J]. 网络与信息安全学报, 2017,3(3):64-70.

Research of a spam filter based on improved naive Bayes algorithm[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2017, 3(3): 64-70.
曹翠玲, 王媛媛, 袁野, 等. 用于垃圾邮件的贝叶斯过滤算法研究[J]. 网络与信息安全学报, 2017,3(3):64-70. DOI： 10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00119.

Research of a spam filter based on improved naive Bayes algorithm[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2017, 3(3): 64-70. DOI： 10.11959/j.issn.2096-109x.2017.00119.

摘要

研究了基于改进的支持向量机（SVM，support vector machine）算法结合朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用。首先，SVM 对训练集样本空间中两类交界处的集合构造一个最优分类超平面；然后，每个样本根据与其最近邻的类型是否相同进行取舍，从而降低样本空间也提高了每个样本类别的独立性；最后，利用朴素贝叶斯算法对邮件分类。仿真实验结果表明，该算法降低了样本空间复杂度，快速得到最优分类特征子集，有效地提高了垃圾邮件过滤的分类速度、准确率和召回率。

Abstract

In spam filtering filed

naive Bayes algorithm is one of the most popular algorithm

a modified using support vector machine(SVM)of the native Bayes algorithm :SVM-NB was proposed.Firstly

SVM constructs an optimal separating hyperplane for training set in the sample space at the junction two types of collection

Secondly

according to its similarities and differences between the neighboring class mark for each sample to reduce the sample space also increase the independence of classes of each samples.Finally

using naive Bayesian classification algorithm for mails.The simulation results show that the algorithm reduces the sample space complexity

get the optimal classification feature subset fast

improve the classification speed and accuracy of spam filtering effectively.

关键词

Keywords

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