基于判别模型的垃圾邮件过滤方法

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垃圾邮件泛滥已成为网络时代的一个重要问题,随着垃圾邮件的伪装技术的不断更新,以前主要的几种垃圾邮过滤技术面临着新的挑战。文中提出一种新的基于判别模型的垃圾邮件过滤方法,邮件分类器通过不断的学习来更新特征项的权重,当新的信息到达时,计算所有特征项的权重之和,并将其转化为一个概率值,如果此概率值超过某一阈值时,就认定此信息为垃圾邮件;同时将此方法应用到实时邮件处理环境中。实验结果表明,此方法能明显地提高准确度,有效地降低误判率。
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