【摘 要】
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为了解决垃圾邮件过滤算法低计算复杂度与高分类准确率之间的矛盾,在多域学习框架下提出一种结构化集成学习思想,它根据文档结构组合多个基分类器的结果以追求更高分类性能.
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院,解放军外国语学院语言工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60873097,60933005）, 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目（2010AA012505）
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为了解决垃圾邮件过滤算法低计算复杂度与高分类准确率之间的矛盾,在多域学习框架下提出一种结构化集成学习思想,它根据文档结构组合多个基分类器的结果以追求更高分类性能.采用邮件文档的字符串特征生成多个轻量基分类器,并采用字符串-频率索引存储标注数据,使得每次更新和查询的时间开销是常数量级.根据邮件文档的多域结构特性,提出历史域分类器效力线性组合权和当前域文档分类能力线性组合权.综合考虑历史域分类器效力和当前域文档分类能力,还提出一种能够提高整体分类准确率的综合线性组合权.在TREC立即全反馈垃圾邮件过滤任务上的
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