基于多分类器组合模型的垃圾邮件过滤

摘要：

针对垃圾邮件过滤中代价不对等问题,即正常邮件被误判为垃圾邮件的代价远大于垃圾邮件被误判为正常邮件,构建一种使用2层结构的组合分类器框架.对样本邮件进行预处理,使文本特征和行为特征相结合.在提高单分类器性能的基础上,对不同分类器进行组合优化,并通过反馈及时调整模型,实现高效的自学习功能.

关键词：垃圾邮件过滤、组合分类器、2层结构、比特熵、误判率

所属期刊栏目：36

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家"863"计划基金资助项目2007AA01Z197

在线出版日期：2010-10-29（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：194-196