【摘 要】
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朴素贝叶斯（NB）是一种简单高效的分类算法,且在垃圾邮件过滤中得到广泛应用,但是其属性间独立性的假设在一定程度上影响了分类效果.针对这一问题,提出一种改进的NB算法——FOA-
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朴素贝叶斯（NB）是一种简单高效的分类算法,且在垃圾邮件过滤中得到广泛应用,但是其属性间独立性的假设在一定程度上影响了分类效果.针对这一问题,提出一种改进的NB算法——FOA-NB算法.该算法将NB算法与果蝇优化算法（FOA）相结合,根据不同特征属性对分类的影响程度赋予不同的权值,通过FOA对权值进行优化,得到全局最优特征权向量,该算法在保留NB算法的简洁高效的优点的同时,通过权值优化获取更加具有决策性的特征属性,从而提高垃圾邮件过滤的正确率和召回率.通过仿真实验与NB算法、加权贝叶斯（WB）进行对比,结
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