【摘 要】
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针对传统贝叶斯分类算法无法满足复杂网络文本过滤需求,提出一种多词-贝叶斯分类算法（Multi Word-Bayes,MWB）。该算法一方面引入了特征权重（Term Frequency-Inverse Document Fr
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针对传统贝叶斯分类算法无法满足复杂网络文本过滤需求,提出一种多词-贝叶斯分类算法（Multi Word-Bayes,MWB）。该算法一方面引入了特征权重（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）的计算思想,优化了传统贝叶斯分类算法只考虑词频不考虑文本间关系的问题;另一方面将词与词间的关系作为文本分类的重要参考项,克服了传统贝叶斯分类算法在分类器训练上对语义分析的忽视。实验结果表明,MWB在垃圾文本过滤上具有更好的分类性能。
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