【摘 要】
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针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法.利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真
【机 构】
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齐齐哈尔大学网络信息中心,齐齐哈尔大学应用技术学院,中国人民银行齐齐哈尔支行
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针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法.利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估.结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.
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