基于神经网络的邮件分类识别模型研究  

A Mail Classification and Recognition Model Based on Neural Network

作　　者：黄国玉[1] 龙润生[1] 

机构地区：[1]南华大学电气工程学院,湖南衡阳421001

出　　处：《南华大学学报（自然科学版）》2008年第2期80-83,共4页Journal of University of South China：Science and Technology

基　　金：湖南省教育厅资助项目(05C486)

摘　　要：本文综合分析了垃圾邮件和合法邮件的特征,对邮件结构字段信息和邮件正文信息加以离散和特征化处理,提取出7个特征属性来表示成向量代表电子邮件,采用BP神经网络来构造邮件分类识别器.经测试证明,本文提出的基于BP神经网络的邮件分类模型是可行和有效的,并具有良好的效果和智能性、自学习性.The paper synthetically analyzed the characteristics of spam and legal emails, dispersed and characterized emails then distilled seven characters to express emails on vectors. Neural network is used for the model. The result of the experiment shows that mail classification and recognition model based on neural network works well and has better result and aptitude and auto-learning characters.

关 键 词：垃圾邮件 神经网络 分类识别类型 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]