基于模糊自适应粒子群的垃圾邮件过滤新方法

摘要：

提出了一种新的垃圾邮件过滤方法(NSFM),从高维的文本特征中删除冗余的特征,选择对分类精度提高有贡献的特征,从而提高了垃圾邮件过滤的分类准确率.提出了一种模糊自适应粒子群(IFAPSO),通过模糊控制,动态的调控粒子群的惯性权重、学习因子和粒子数量比.NSFM包含核心特征选择、特征选择、垃圾邮件过滤3个阶段,第一阶段利用信息增益求取每个特征的信息值,构建核心特征集合,生成一定数量的核心特征子集;第二阶段根据核心特征子集对IFAPSO进行初始化,利用模糊控制器对粒子群进行自适应的调节,完成特征选择;第三阶段使用支持向量机对最优的特征子集分类,完成垃圾邮件过滤.本文采用PU1、Ling-Spam、SpamAssassin数据集数,通过多种对比实验证明:本方法自适应性强,可选择到较优的特征子集,有效地提高了分类精度,提升了垃圾邮件过滤的性能,具有较高的实用价值.

关键词：人工智能、特征选择、粒子群、模糊控制、垃圾邮件过滤、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60971089;国家电子发展基金项目财建[2009]537号;吉林省科技厅项目20090502

在线出版日期：2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：716-720