协同分类器及其在邮件过滤中的应用  

Anti-spam technique with SVM and K-NN cooperation method

作　　者：路梅[1] 叶澄清[2] 

机构地区：[1]徐州师范大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116 [2]浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310027

出　　处：《计算机工程与应用》2008年第4期135-137,168,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：提出了一种基于支持向量机的改进分类方法.该方法将特征空间分类超平面附近的样本分类,交由特征空间和样本空间中的K-近邻集体投票表决。方法应用于垃圾邮件的过滤之中,邮件合法性误判发生的概率可被有效降低。最后通过垃圾邮件过滤实例验证了该方法的有效性。This paper presents an improved classific algorithm which combines the Support Vector Machine with the K-Nearest Neighbor （K-NN）.In this algorithm,the classification of samples in the critical zone is decided by the voting of K-NN set in the feature space and the sample space.Using the method,the filtering error rate will decrease obviously.Finally,lots of examples show that the method is feasible.

关 键 词：垃圾邮件 智能过滤 支持向量机 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]