【摘 要】
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随着互联网的迅速普及,垃圾邮件问题日益严重,垃圾邮件识别技术逐渐成为网络信息安全领域的研究热点.本文在传统手工定制过滤规则的基础上引入了基于机器学习的自适应判别机
【机 构】
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中国移动通信集团辽宁有限公司信息技术中心,沈阳,中国,110179
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随着互联网的迅速普及,垃圾邮件问题日益严重,垃圾邮件识别技术逐渐成为网络信息安全领域的研究热点.本文在传统手工定制过滤规则的基础上引入了基于机器学习的自适应判别机制,将贝叶斯分类的先验信息方法与决策树分类的信息熵增益方法相结合,设计了一种基于贝叶斯决策树算法的垃圾邮件识别机制.实验表明,该机制是可行和有效的,能提供符合理想增长趋势的算法执行时间,并且具有较高的召回率以及较低的误报率.
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