【摘 要】
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目前,将机器学习、文本分类与信息过滤技术相结合的过滤方法成为研究热点。对实际邮件过滤时往往会遇到训练样本中包含大量未带类别标注的邮件,应用传统分类方法存在耗时且过
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目前,将机器学习、文本分类与信息过滤技术相结合的过滤方法成为研究热点。对实际邮件过滤时往往会遇到训练样本中包含大量未带类别标注的邮件,应用传统分类方法存在耗时且过滤性能差等问题,文章提出采用主动贝叶斯分类方法RANB对训练样本进行预处理,以标识其多类别;实验表明,这种方法可有效地提高训练样本质量,提高过滤器性能,在各项评价指标上具备优越性。
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