有限样本下中文垃圾邮件过滤的研究与实现  

RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF CHINESE SPAM FILTERING UNDER LIMITED SAMPLES

作　　者：张洪胜[1] 耿焕同[2] 喻为民[1] 

机构地区：[1]淮南联合大学计算机系,安徽淮南232001 [2]南京信息工程大学计算机与软件学院,江苏南京210044

出　　处：《计算机应用与软件》2008年第1期76-78,共3页Computer Applications and Software

基　　金：安徽省高校青年教师科研资助项目(2005jq1043)

摘　　要：针对电子邮件应用中垃圾邮件危害日益严重的问题,基于机器学习的垃圾邮件过滤方法正成为当前互联网应用领域的研究热点之一。通过对现有基于机器学习的垃圾邮件处理方法的分析研究,并结合中文信息处理的特点,提出一种基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的中文垃圾邮件过滤方法并加以设计实现。实验表明,在有限样本情况下,基于SVM的中文垃圾邮件过滤方法具有较高的准确性和稳定性。As spam has done great harm to the application of e-mail, spam filtering based on machine learning has becoming the research hot spot in the Intemet application field. Based on the analysis and study of the existing machine learning methods for spam filtering and the traits of Chinese information disposing,a method for filtering Chinese spam based on Support Vector Machine（SVM） is proposed,and a Chinese spam filtering system is designed and implemented. The experimental results show that the system gains high accuracy and stability for filtering Chinese spam under limited samples.

关 键 词：垃圾邮件 支持向量机 机器学习 

分 类 号：TP311.56[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]