一种改进的支持向量机邮件分类器

摘要：

在实际的邮件过滤应用中,由于垃圾邮件本身的一些因素,像传统的支持向量机分类模型把一个邮件样本明确地归为某一类就很容易出错,而以一定概率的输出判断是否属于某一类则较为合理.根据这种思想,本文在传统支持向量机邮件分类器基础上,提出了一种分类器优化思想,通过对分类输出进行概率计算,并对概率的阈值进行判断,从而确定邮件所属类别.实验证明这种方法是有效可行的.

关键词：支持向量机、文本分类、邮件过滤

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金CSTC2006BB2021

在线出版日期：2007-11-19（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：90-92