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ISSN: 2333-9721
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一种垃圾邮件协作过滤模型

, PP. 139-143

Keywords: 垃圾邮件,反垃圾邮件,协作过滤

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Abstract:

传统垃圾邮件过滤方法大多基于单一技术,已不能有效阻止不断出现的新型垃圾邮件.在分析传统单一过滤方法的基础上,本文提出了一种垃圾邮件协作过滤模型scf,它可以弥补单一过滤技术的缺点,发挥各技术的优势,从而有效地过滤垃圾邮件.实验结果表明,该模型具有较高的垃圾邮件过滤召回率和正确率.

References

[1]  gu-hsinla,ichia-meichen,ch-isunglaih,eta.lacollaborativeant-ispamsystem[j].expertsystemswithapplications,2009,36(3):6645-6653.
[2]  muhammadnmarsono,mwatheqe-lkharash,ifayezgebal.itargetingspamcontrolonmiddleboxes:spamdetectionbasedonlayer-3e-mailcontentclassification[j].computernetworks,2009,53(6):835-848.
[3]  孔维华,刘继承,陈娟.基于优化na?vebayes的垃圾邮件过滤[j].计算机安全,2009(1):18-20.
[4]  guzellats,mota-santosta,uch?jq,eta.lidentificationofspammessagesusinganapproachinspiredontheimmunesystem[j].biosystems,2008,92(3):215-225.
[5]  中国科学院计算所.汉语词法分析系统ictclas[cp/ol].2010-05-15.http://ictclas.org/down_opensrc.asp
[6]  中国教育和科研计算机网紧急响应组.ccert中文邮件数据集csdce[db/ol].2010-05-15.http://www.ccert.edu.cn/spam/sa/datasets.htm#4.
[7]  mehmetac,icigdemi#nan,mutluavc.iahybridclassificationmethodofknearestneighbor,bayesianmethodsandgeneticalgorithm[j].expertsystemswithapplications,2010,37(7):5061-5067.
[8]  yubo,xuzongben.acomparativestudyforcontent-baseddynamicspamclassificationusingfourmachinelearningalgorithms[j].knowledge-basedsystems,2008,21(4):355-362.
[9]  郭守团,徐志根.基于bp神经网络的垃圾邮件过滤器研究[j].计算机安全,2009,12:19-20.

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