【摘 要】
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针对传统的单一算法对垃圾邮件进行过滤效果不理想的问题，在分析和研究最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的基础上，将两者结合在一起，提出一种基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
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针对传统的单一算法对垃圾邮件进行过滤效果不理想的问题，在分析和研究最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的基础上，将两者结合在一起，提出一种基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法，将其应用到垃圾邮件过滤中，并分别与最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的过滤效果进行比较，结果表明，该算法能够有效提高邮件过滤的准确率，改善垃圾邮件过滤系统的整体性能。
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