检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:林海卓[1] 王继龙[1] 吴建平[1] 杨家海[1] 徐聪[1]
机构地区:[1]清华大学网络科学与网络空间研究院,北京100084
出 处:《通信学报》2013年第S2期121-132,共12页Journal on Communications
基 金:国家重点基础研究发展计划("973"计划)基金资助项目(2009CB320505)~~
摘 要:垃圾邮件的误判问题一直是反垃圾邮件领域中未能得到根本解决的难点。基于清华大学邮箱系统及反垃圾邮件网关系统进行了一整年的部署和实验(2011年9月至2012年10月),通过用户对可疑垃圾邮件点击召回的历史行为进行分析,并采用对其感兴趣的垃圾邮件进行文本相似度计算以及关键参数预测的方法来智能化预测用户对当前某一封垃圾邮件的感兴趣程度,即基于用户主观的选择和体验来帮助用户自动召回其可能感兴趣、然而却被反垃圾邮件网关误判的垃圾邮件,解决了传统过滤方法无法杜绝误判的问题。The misjudgement of spam has always been the difficulty in the anti-spam area. Experiments based on Tsinghua university E-mail systems and anti-spam gateway system(Sep,2011–Oct,2012) were deployed and made, analyzing the history of recalling spam behavior of mail users, and using spam text similarity calculation and intelligent key parameters prediction method to predict the user's interest in the current pending spam, which can help users automatically recall their potential interested spams which were misjudged, based on the users' subjective choices and experience, solving the problem that cannot be eliminated by traditional filtering methods.
关 键 词:隐性索引模型 垃圾邮件 自动召回 向量空间模型 神经网络集成 KNN 贝叶斯
分 类 号:TP393.098[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP391.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:13.58.48.103