基于空间向量模型的垃圾文本过滤方法

来源 :湖南科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：mbranger

【摘要】

：

针对垃圾文本识别计算的需求特性,应用VSM文本聚类算法思想,综合现有TFIDF算法特点,提出一种基于VSM和改进的TFIDF特征项提取算法.本方法在对垃圾文本高聚类特征项权值进行放

【作者】

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吴玮

【机构】

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苏州工业职业技术学院软件与服务外包学院;

【出处】

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湖南科技大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2014年01期

【关键词】

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空间向量模型垃圾文本分类过滤

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61305088)

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针对垃圾文本识别计算的需求特性,应用VSM文本聚类算法思想,综合现有TFIDF算法特点,提出一种基于VSM和改进的TFIDF特征项提取算法.本方法在对垃圾文本高聚类特征项权值进行放大的同时,有效减小由二类数据样本数量偏差对计算结果带来的影响,提高了垃圾文本过滤识别效率和准确率.为垃圾文本识别提供了一种新的改进算法选择.

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