%0 Journal Article
%T Classify E-mails by Support Vector Machine<br>基于支持向量机的邮件过滤
%A WANG Qing-Xiang
%A GUANG Kai
%A PAN Jin-Gui
%A <br>王清翔
%A 广凯
%A 潘金贵
%J 计算机科学
%D 2007
%I 
%X 随着万维网的兴起和电子邮件的快速发展，大量的垃圾电子邮件也随之在互联网上泛滥．电子邮件过滤就是要在大量邮件中过滤出垃圾邮件，帮助用户找到所需的邮件。本文讨论了基于机器学习方法实现垃圾邮件过滤的原理，提出一种改进的基于支持向量机的邮件过滤技术，该方法使用互信息度函数，结合Z-测试进行特征选择，使用SVM（支持向量机）构造分类超平面来进行文本分类。实验表明，提高了中文邮件过滤的准确性。
%K SVM
%K Text classification
%K Spam filter
%K Mutual information
%K Z-test<br>支持向量机
%K 文本分类
%K 邮件过滤
%K 互信息Z-测试
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=FF48437E870263B1&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=339D79302DF62549&iid=9CF7A0430CBB2DFD&sid=39EEF47180459690&eid=BB0EA31DB1B01173&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=13