优化的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用研究

"该文研究了一种改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用，通过结合SVM-EM算法优化朴素贝叶斯算法，提高了分类的准确性和稳定性。" 在垃圾邮件过滤领域，朴素贝叶斯算法因其简单高效而被广泛采用。然而，它存在一些固有的局限性，如无法处理特征组合的变化，过于依赖样本空间的分布，并且内在的不稳定性可能导致算法的时间复杂度增加。针对这些问题，马小龙提出了一种改进的贝叶斯算法，该算法结合了朴素贝叶斯、EM（期望最大化）算法和支持向量机（SVM）的优点。 首先，通过非线性变换和结构风险最小化原则，将原本的文本分类问题转化为一个二次优化问题，这是SVM的核心思想，它可以处理非线性决策边界，增加了分类的灵活性。然后，引入EM算法来处理朴素贝叶斯算法中的条件独立性假设，EM算法擅长处理数据中的缺失值，可以填充这些空白，从而改进了朴素贝叶斯算法的不足。最后，使用优化后的朴素贝叶斯算法进行邮件过滤，以提高分类的准确性和稳定性。 实验结果证明，相比于传统的垃圾邮件过滤算法，这种方法能更快地找到最优分类特征子集，显著提升了过滤的准确率和系统稳定性。这种方法对于防止垃圾邮件的侵扰，保护用户信息安全，以及优化邮件系统的性能具有重要的实际意义。 关键词涉及的技术点包括：文本分类、垃圾邮件识别、朴素贝叶斯算法、支持向量机和EM算法。中图分类号和文献标志码则表明这篇文章属于计算机科学技术领域，是一篇科学研究论文。文章编号和doi提供了文章的唯一标识，便于后续引用和检索。 该研究通过集成多种机器学习方法，实现了对垃圾邮件过滤效率和准确性的提升，为相关领域的研究提供了有价值的参考。