基于神经网络模型的垃圾邮件过滤器的设计与实现

摘要：

该文介绍了神经网络模型在垃圾邮件过滤中的应用.首先对通过浏览器收集到的邮件进行分析,将其转换为HTML源代码的形式,再根据HTML语言的特点对其进行特征提取,从而达到邮件预处理的目的.随后又采用LVQ神经网络建立分类器模型,以达到最终分离正常邮件(ham)和垃圾邮件(spam)的目的,对比实验表明,结合HTML代码的特征提囊和LVQ神经网络的分类器模型效果更好.

关键词：垃圾邮件过滤、html源代码、神经网络

所属期刊栏目：6

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2010-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2909-2911