【摘 要】
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随着电子邮件日益广泛的应用,如何有效解决严重的垃圾邮件问题,以提高人们工作效率,降低网络安全风险,减少人们损失,已经成为业界迫在眉睫的紧要任务。人工免疫是当前计算智
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随着电子邮件日益广泛的应用,如何有效解决严重的垃圾邮件问题,以提高人们工作效率,降低网络安全风险,减少人们损失,已经成为业界迫在眉睫的紧要任务。人工免疫是当前计算智能领域的新兴研究热点。研究与开发基于免疫的系统将会很大程度地提高免疫技术的应用能力,适应现代计算机系统以及人工免疫系统的发展。基于上述分析,本文从电子邮件基本理论出发,详细分析当今常用的几种反垃圾邮件技术的优缺点,并深入研究人工免疫系统及其核心算法,如阴性选择算法和克隆算法。在此基础上,本文提出一种基于人工免疫的垃圾邮件过滤技术,以提升垃圾邮件过滤技术的性能。其中,人工免疫算法是新的垃圾邮件过滤技术的核心,使新技术具备更好的特性,如自适应、自学习和鲁棒性等。课题的研究重点是免疫理论在垃圾邮件过滤器中的应用,针对邮件过滤系统的特点,做如下工作:第一、改进字符串匹配机制。第二、改进新抗体生成算法。第三、改进克隆算法,使算法更符合垃圾邮件过滤系统。第四、通过实验分析系统的动态性与自适应性,并分析特征数量、阈值及语料的预处理层次对实验的影响。最后,本文采用正向最大匹配方法实现分词技术,采用免疫模型实现对电子邮件的分类。通过系统测试表明,将免疫技术用于垃圾邮件过滤是实现垃圾邮件过滤的有效方法之一。
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