基于危险理论的动态垃圾邮件过滤模型

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基于危险理论,建立了一个垃圾邮件过滤模型DTDEF,对过滤垃圾邮件具有一定的动态性、学习的自适应性和分类的有效性,给出了该模型的基本架构及其具体实现算法,并通过与Bayes算法比较,表明该模型相对Bayes方法在邮件过滤时具有更好的动态性和有效性。
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