基于LVQ2神经网络及决策归纳的中文邮件过滤

摘要：

垃圾邮件所带来的巨大经济损失及巨大的信息处理量已成为世界性的问题.目前,国际上应用效果较好的过滤技术是基于贝叶斯概率模型,但是由于汉语极为复杂的语义环境和贝叶斯算法的易欺骗性,使得其不能很好地过滤中文垃圾邮件.对此,该文提出了一种综合LVQ2神经网络及决策树分类的过滤算法.实验结果表明,该算法可以过滤98%以上的中文垃圾邮件.

关键词：神经网络、决策归纳、垃圾邮件、过滤

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-06-16（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：213-215