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基于LDA和Word2Vec的主题模型提升垃圾邮件过滤准确性
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更新于2024-08-28
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该篇文章主要探讨了基于主题模型的垃圾邮件过滤系统的创新设计与实现。随着信息技术的发展,垃圾邮件问题日益严重,它不仅威胁用户隐私,还浪费了大量网络资源,影响用户体验。针对现有垃圾邮件过滤技术的局限性,作者提出了一个结合主题模型和朴素贝叶斯分类方法的解决方案。 首先,文章的核心在于利用主题模型Latent Dirichlet Allocation (LDA)来提取邮件中的主题和关键主题词。LDA是一种无监督学习算法,能够自动发现文档中隐含的主题分布,从而帮助识别邮件的潜在主题,这对于理解邮件内容和区分正常邮件与垃圾邮件至关重要。 其次,为了增强主题词的表达能力和区分度,作者引入了Word2Vec技术。Word2Vec能够找出主题词的同义词和相关词汇,扩大主题词库,使得分类更为精确,避免了单一关键词误判的可能性。 在邮件分类阶段,作者采用统计学习获取词语的先验概率,并利用扩展的主题词集合和这些概率,结合贝叶斯定理,计算出每个主题与邮件的联合概率,以此作为判断一封邮件是否为垃圾邮件的依据。这种方法体现了贝叶斯分类的灵活性和高效性。 该系统的一大优点是其简洁性和易用性,使得它能够在实际应用中快速部署和维护。文章通过与传统垃圾邮件过滤方法的对比实验,验证了基于主题模型和Word2Vec改进方法的有效性。实验结果表明,这两种技术显著提高了垃圾邮件过滤的准确度,从而提高了整体的信息安全性和用户体验。 总结来说,本文研究了如何通过主题模型和贝叶斯原理有效地对抗垃圾邮件,这为构建高效、智能的垃圾邮件过滤系统提供了新的思路和技术支持。在未来的信息安全领域,这类基于主题模型的策略有望成为主流的解决方案之一。
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资源推荐
2017313-1
研究与开发
基于主题模型的垃圾邮件过滤系统的设计与实现
寇晓淮,程华
(华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237)
摘 要:垃圾邮件过滤技术在保证信息安全、提高资源利用、分拣信息数据等方面都发挥着重要作用。然而,
垃圾邮件的出现影响了用户的体验,并且会造成不必要的经济与时间损失。针对现有的垃圾邮件过滤技术的
不足,基于多个主题词理论,构建了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类方法。在邮件主题获取中,采用主题模
型 LDA 得到邮件的相关主题及主题词;并进一步采用 Word2Vec 寻找主题词的同义词和关联词,扩展主题词
集合。在邮件分类中,对训练数据集进行统计学习得到词语的先验概率;基于扩展的主题词集合及其概率,
通过贝叶斯公式推导得到某个主题和某封邮件的联合概率,以此作为垃圾邮件判定的依据。同时,基于主题
模型的垃圾邮件过滤系统具有简洁易应用的特点。通过与其他典型垃圾邮件过滤方法的对比实验,证明基于
主题模型的垃圾邮件分类方法及基于 Word2Vec 的改进方法均能有效提高垃圾邮件过滤的准确度。
关键词:文本分类;垃圾邮件;主题模型;贝叶斯原理
中图分类号:TP393 文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2017313
Design and implementation of spam filtering
system based on topic model
KOU Xiaohuai, CHENG Hua
College of Information Science and Engineering, East China University of
Science and Technology, Shanghai 200237, China
Abstract: Spam filtering technology plays a key role in many areas including information security, transmission effi-
ciency, and automatic information classification. However, the emergence of spam affects the user's sense of expe-
rience, and can cause unnecessary economic and time loss. The deficiency of spam filtering technology was re-
searched, and a method of spam classification based on naive Bayesian was put forward based on multiple keywords.
In the subject of mail, the theme model was used by LDA to get the related subject and keyword of the message, and
Word2Vec was further used to search keyword synonyms and related words, extending the keyword collection. In the
classification of mails, the transcendental probability of the words in the training dataset was obtained by statistical
learning. Based on the extended keyword collection and its probability, the joint probability of a subject and a mes-
sage was deduced by the Bayesian formula as a basis for the spam judgment. At the same time, the spam filtering
system based on topic model was simple and easy to apply. By comparing experiments with other typical spam filter-
ing method, it is proved that the method of spam classification based on theme model and the improved method based
on Word2Vec can effectively improve the accuracy of spam filtering.
Key words: text classification, spam, topic model, Bayesian theory
收稿日期:2017−05−12;修回日期:2017−09−16
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