10.3969/j.issn.1001-3695.2009.09.015
改进ReliefF算法在图像型垃圾邮件检测中的应用研究
图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响.一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥,但是在时间消耗和精确度方面很难兼顾.在对垃圾邮件图像的特征数据深入分析后,提出一种基于特征冗余度的ReliefF特征选择算法(R-ReliefF算法).本算法首先获取图像特征,结合数据特征进行离散化,并对这些离散化后的特征集合进行优化,最后应用在垃圾图像识别上.对比发现,优化后提取的特征子集在识别垃圾邮件图像方面既减少了时间消耗,又提高了垃圾图像识别的精确度.
图像型垃圾邮件、特征冗余度、特征选择算法、特征子集
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家"863"计划资助项目2006AA01Z41
2009-11-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
3256-3258,3262