【摘 要】
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为提高贝叶斯垃圾邮件过滤器的精确率和召回率，提出一种改进加权贝叶斯模型（improvedweightedbayesmodel，1wB），通过提高贝叶斯模型的准确性，改善垃圾邮件过滤性能；不同于朴素贝叶斯
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为提高贝叶斯垃圾邮件过滤器的精确率和召回率，提出一种改进加权贝叶斯模型（improvedweightedbayesmodel，1wB），通过提高贝叶斯模型的准确性，改善垃圾邮件过滤性能；不同于朴素贝叶斯模型（naivebayesmodel，NB）对邮件样本特征值所作的独立性和相同重要性的假设，通过给邮件样本的每一个特征值分配一个权值，减小贝叶斯模型与实际间的失配误差；根据贝叶斯公式建立基于最小二乘算法的目标函数，用于对IWB中权向量的优化；由于目标函数为非线性高维函数，提出一种新的粒子群优化算法，能够获得
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