垃圾邮件检测

作品数：17被引量：34H指数：3
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初探生成式AI理论与商业银行应用
《金融电子化》2023年第17期66-68,共3页黄健 陈明雁 郭林海 李旭佳 
长期以来,人类试图创造智能体来提高生产效率。随着人工智能从六七十年代的专家系统,发展到八十年代的概率推理,再到近十年的机器学习,机器已经初步具备人类的分析能力(Analytical),甚至在许多领域比人类做得更好,例如垃圾邮件检测、商...
关键词：机器学习 概率推理 人工智能 商品推荐 专家系统 垃圾邮件检测 智能体 八十年代 
基于深度学习的垃圾邮件检测
《计算机科学与应用》2023年第4期764-772,共9页俞荧妹 禹素萍 许武军 范红 
邮件是日常生活中的一种通讯工具,但垃圾邮件对用户造成严重困扰,因此改进垃圾邮件识别技术、提升其准确率和效率具有重要现实意义。在文本分类领域,深度学习有很好的应用效果。故文章提出了一种基于CNN的BiGRU-Attention模型,旨在充分...
关键词：垃圾邮件 文本分类 深度学习 双向门控循环单元 注意力机制 
垃圾邮件检测与绕过技术的研究被引量：1
《电脑知识与技术》2021年第7期36-37,共2页冯军军 李力 
广元市院士工作站科研项目,项目名称:基于深度学习的云平台上垃圾邮件识别,项目号:2020KC09。
随着互联网技术的发展,邮件作为通信和传输文件的方式越来越普遍,伴随着垃圾邮件也出现在工作中。垃圾邮件对企业和用户的危害极大,该文主要讨论垃圾邮件的检测技术和绕过技术。
关键词：垃圾邮件 检测 绕过 
基于自适应性分类器的垃圾邮件检测被引量：5
《计算机工程》2018年第5期194-200,共7页陈龙 梁意文 谭成予 
国家自然科学基金(61170306);国家高技术研究发展计划项目(2012AA09A410)
垃圾邮件形式内容多变,容易伪装成正常邮件而绕过检测,其中新型垃圾邮件的检测漏报率较高。为此,结合反向选择和支持向量机(SVM)的思想,设计一种新的自适应性分类器并应用于垃圾邮件检测。使用SVM的最优超平面对邮件进行预分类,得到与...
关键词：新型垃圾邮件 反向选择算法 支持向量机 自适应 分类器 
基于主动学习和否定选择的垃圾邮件分类算法被引量：16
《电子学报》2018年第1期203-209,共7页胡小娟 刘磊 邱宁佳 
吉林省自然科学基金(No.20150101054JC);吉林省博士后科研资助项目(No.40301919);吉林省科技发展计划重点科技攻关项目(No.20150204036GX);中国博士后科学基金(No.2016M591482)
针对现在网络上泛滥的垃圾邮件问题,本文结合主动学习方法和否定选择算法提出了一种二类文本分类方法:主动否定学习算法.根据用户少量标注建立双向兴趣集,利用否定选择算法的自体异常检测机制改善主动学习中的采样策略,并将双向兴趣集...
关键词：文本分类 垃圾邮件检测 主动学习 否定选择 双向用户兴趣集 
改进的互信息特征选择方法在垃圾邮件检测中的应用
《电脑知识与技术（过刊）》2017年第5X期163-166,共4页王禾清 
随着电子邮件数据量的不断增大,特征降维成为垃圾邮件检测研究中不可缺少的一环。目前常见的特征选择方法往往针对的是多分类问题,未能针对二分类问题进行特殊化的处理。因此,该文对传统的互信息特征选择方法进行了改进。除了针对其缺...
关键词：垃圾邮件检测 特征选择 互信息 词频因子 特征贡献比 
一种基于ECVM的Tri-training半监督垃圾邮件检测算法
《宿州学院学报》2016年第8期105-107,117,共4页卜华龙 夏静 郑尚志 
安徽省教育厅自然科学研究重点项目"基于deepweb数据集成的企业情报个性化推送系统"(KJ2012A205);安徽省教育厅自然科学研究重点项目"半监督冗余特征检测技术"(KJ2016A502);巢湖学院"计算机图形学"课程开发项目(ch15yykc05)
为提高垃圾邮件检测精度,提出一种基于ECVM的Tri-training半监督垃圾邮件检测算法,兼顾了Tri-training算法的准确性和ECVM算法处理大规模数据的高效性特点,可以降低算法的时间和空间复杂度,提高未标记数据的利用率,适应垃圾邮件数据的...
关键词：TRI-TRAINING ECVM 垃圾邮件检测 半监督学习 
基于垃圾邮件检测及过滤技术的研究
《决策与信息》2015年第29期242-242,共1页邬江 
针对当前互联网上垃圾邮件，分析了其危害性及相关的处理技术。详细描述了目前垃圾邮件的处理方法，并分析了每种处理技术的缺陷。最后得出垃圾邮件处理要采用多种方法，综合治理的结论。
关键词：垃圾邮件 过滤 基于特征 基于内容 
基于BGSA和ELM的垃圾邮件检测
《山西科技》2015年第4期130-132,共3页李斌 韩晓红 
山西省自然科学基金资助项目(项目编号:2014011021-1)
提出了一种新的垃圾邮件检测方法。该方法采用二进制万有引力搜索算法(Binary Gravitational Search Algorithm,BGSA)提取关键特征,使用极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)作为分类器进行垃圾邮件分类。收集了2014年6 000封电...
关键词：垃圾邮件检测 特征提取 GSA算法 ELM算法 
基于特征提取的垃圾邮件检测
《巢湖学院学报》2014年第3期28-31,共4页卜华龙 夏静 郑尚志 
安徽省高校自然科学重点项目(项目编号:KJ2012A205;KJ2013A194);安徽省教育厅项目(项目编号:KJ2010B125;2010SQRL131)
垃圾邮件处理作为一种典型的文本分类应用问题,受到高维数据的困扰。为提高垃圾邮件检测的效率和准确率,提出一种基于PLS特征提取和SVM的入侵检测算法,首先对原始垃圾邮件数据利用偏最小二乘算法降低维度,再采用遗传算法寻优转换特征子...
关键词：PLS算法 SVM算法 垃圾邮件检测 特征提取 
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