基于Bagging的XML文档聚类与垃圾邮件过滤算法研究

"论文研究-基于Bagging的XML文档集成聚类研究.pdf" 这篇论文主要探讨了基于Bagging的XML文档集成聚类方法。XML（eXtensible Markup Language）是一种用于标记数据的语言，广泛应用于数据交换和存储。聚类是无监督学习的一种，目的是将相似的文档分组到一起，而 Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，通过多次抽样创建多个分类器并取其平均结果来提高整体性能。 在论文中，作者特别关注了朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法的应用。朴素贝叶斯算法基于概率理论，假设特征之间相互独立，通过计算每个特征出现的概率来预测类别。多变量贝努里事件模型是朴素贝叶斯算法的一种变体，它适用于处理二元特征（例如，某个单词是否出现在邮件中）。在多变量贝努里模型中，计算的是所有特征同时出现的概率。 论文中提到，作者对多变量贝努里事件模型进行了改进，以优化算法的性能。改进可能涉及调整概率估计方法、引入平滑技术以处理未在训练集中出现的特征，或是采用其他策略来更准确地捕捉邮件中的模式。实验是在Ling-Spam语料库上进行的，这是一个专门用于垃圾邮件检测的数据集。 实验结果显示，改进后的算法显著提高了过滤器的召回率和精确率，这意味着算法能够更准确地识别出垃圾邮件，同时减少了误报（即把正常邮件误判为垃圾邮件）的情况。这有助于提升用户对过滤系统的满意度和信任度。 此外，论文还可能讨论了如何将Bagging应用于XML文档聚类。通过构建多个聚类模型并整合它们的结果，可以减少聚类过程中的噪声影响，提高聚类的稳定性和准确性。Bagging的集成特性使得系统能够处理XML文档的复杂结构，特别是当文档包含大量的结构化和非结构化信息时。 这篇论文深入研究了如何利用改进的朴素贝叶斯算法和Bagging技术来提高XML文档聚类的效果，特别是在垃圾邮件过滤领域的应用。这些研究成果对于理解和优化大数据环境下的文本分类和信息检索具有重要意义。