博弈论驱动的邮件特征选择模型：提高垃圾邮件过滤效率

"博弈论在邮件特征选择中的应用" 博弈论是一种研究决策者之间相互作用的数学理论，通常应用于经济学、政治学和社会科学等领域。然而，近年来，它也被引入到计算机科学，特别是在机器学习和数据挖掘中的特征选择问题上。特征选择是机器学习预处理的重要步骤，其目的是从原始数据集中选择出最有影响力的特征子集，以减少计算复杂性，提高模型的泛化能力和解释性。 在垃圾邮件过滤领域，特征选择尤其关键，因为邮件内容通常包含大量的冗余和无关信息。现有的特征选择方法可能面临如过拟合、计算复杂度高以及无法有效处理模糊信息等问题。文章中提到的博弈论应用，旨在克服这些挑战，通过构建一个基于博弈论的邮件特征选择模型，来优化特征子集的选择。 在该模型中，每个特征被视为一个参与者，它们之间的关系被视为一种对抗性的游戏。每个特征都试图最大化其在邮件分类中的区分度，同时考虑其他特征的存在。博弈论中的均衡概念，如纳什均衡，可以用来确定在这种多特征交互环境下，哪些特征应该被保留。通过这种方式，模型能够识别出那些即使在其他特征存在下仍然具有高区分度的特征，从而减少信息规模，提高垃圾邮件过滤的效率。 为了处理邮件样本的模糊属性，文章引入了相融性度量定义的样本模糊隶属度函数。模糊隶属度函数允许特征对样本的分类归属不是非黑即白，而是以一定的程度关联。这有助于模型更好地处理那些边界模糊的邮件实例，提高分类的准确性。 在实验部分，该模型在CDSC Email数据集上进行了测试，并与同类特征选择方法进行了比较。实验结果证明，基于博弈论的邮件特征选择模型在性能上优于其他方法，验证了其有效性。此外，通过文献标识码A和doi:10.3969/a.issn.1001.0548.2011.01.018，我们可以了解到该研究发表于《电子科技大学学报》2011年1月的第40卷第1期，作者包括孙晶涛、张秋余、袁占亭和董建设。 博弈论在邮件特征选择中的应用提供了一种新颖且有效的策略，它结合了博弈论的理论优势和模糊聚类分析，提高了特征选择的准确性和效率，对于垃圾邮件过滤技术的发展具有积极的推动作用。