基于特征词分类贡献的垃圾邮件过滤技术研究

"应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤研究" 在垃圾邮件过滤领域，特征词的选取和分类贡献是决定过滤效果的关键因素。本研究针对这一问题，提出了一个创新的方法，即利用特征词的分类贡献比系数来优化特征选择和Naïve Bayes过滤器的设计。这种方法特别关注特征词在合法邮件和垃圾邮件中的出现概率差异，认为这些差异对邮件的分类具有不同的贡献。 首先，研究中定义了“分类贡献比系数”这一概念，它是基于特征词的先验概率计算得出的。这个系数能够量化一个特征词在两类邮件（合法邮件和垃圾邮件）中的区分度，帮助筛选出对分类最有价值的特征。在垃圾邮件过滤中，高区分度的特征词可以更准确地区分垃圾邮件和非垃圾邮件，从而提高过滤器的识别能力。 接下来，该方法在过滤器的学习阶段发挥作用。通过计算每个特征词的分类贡献比系数，可以优先选择那些对分类有较大贡献的特征词，构建更加精炼且高效的特征项词库。这种有针对性的特征选择有助于减少不必要的计算负担，同时提高过滤器的准确性。 在实验部分，研究者使用了英文语料库进行测试，结果显示，应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤方法能显著提升过滤器对两类邮件的识别性能，降低误判率。这表明，该方法能够有效地减少合法邮件被误判为垃圾邮件以及垃圾邮件漏网的情况，提高了用户邮件管理的效率和用户体验。 此外，文中还提及了其他常见的垃圾邮件过滤技术，如Bayes、SVM、KNN和粗糙集等机器学习方法，强调了Bayes分类算法在邮件过滤中的重要地位。Bayes分类器依赖于邮件样本的训练，通过学习自动获取垃圾邮件特征，并根据特征变化进行过滤。而本文提出的特征词分类贡献方法是对传统Bayes分类器的改进，它增强了特征项选择阶段和分类器设计的合理性。 这项研究为垃圾邮件过滤提供了新的视角和方法，通过深入挖掘特征词的分类贡献，有望进一步提升邮件过滤系统的效能，对于抵御日益严重的垃圾邮件问题具有实际意义。