机器学习在垃圾邮件过滤中的实现

摘要：

随着通信技术的发展,垃圾邮件越来越多,对个人和中小企业危害也越来越大.该文介绍垃圾邮件识别使用的数据集以及特征提取方法,包括词袋模型和词汇表模型,然后介绍朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络在垃圾邮件过滤的实现,经过对比发现多层感知机和卷积神经网络效果最好.

关键词：垃圾邮件、特征提取、NB、SVM、MLP、CNN、RNN

所属期刊栏目：17

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广元市院士工作站科研项目,项目名称;基于深度学习的云平台上垃圾邮件识别,

在线出版日期：2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：154-155