【摘 要】
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针对传统的基于词频特征向量核方法的垃圾邮件过滤算法中忽略词汇间的序列信息而导致信息损失影响过滤精度的问题,本文将词序列核与SVM(support vector machines)算法结合,对
【机 构】
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贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室,
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针对传统的基于词频特征向量核方法的垃圾邮件过滤算法中忽略词汇间的序列信息而导致信息损失影响过滤精度的问题,本文将词序列核与SVM(support vector machines)算法结合,对垃圾邮件进行过滤,相应的实验表明,该方法提高召回率、正确率和精确率,从而提高了过滤精度.
Aiming at the problem that the information loss affects the filtering accuracy by neglecting the sequence information between words in the traditional spam filtering algorithm based on word frequency feature vector kernel method, this paper combines word sequence kernel with support vector machines (SVM) Filtration, the corresponding experiments show that the method to improve the recall rate, accuracy and accuracy, thereby increasing the filtering accuracy.
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