论文研究-基于社会计算和机器学习的垃圾邮件快速过滤.pdf,  在对当前垃圾邮件过滤方法进行研究和分析的基础上，本文将社交网络的概念用于垃圾邮件识别，并提出了一种将社会计 算和机器学习相结合的垃圾邮件过滤方法，以减少垃圾邮件的误判率.为了提高邮件过滤的实时性，我们利用Hadoop平台 所提供的MapReduce模型进行分布式并行处理.对 比实验结果表明，我们所采用的识别方法的识别准确率和识别效率都有较大的提高，尤其是降低了正常邮件的误判率.

目前,基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,将机器学习的相关方法应用于垃圾邮件的搜索和判定是进行大量垃圾邮件处理的有效方法。由于贝叶斯分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类方法受到了广泛的关注。主要介绍了贝叶斯方法的理论依据和实现方法,总结了近几年的贝叶斯分类方法的研究情况和贝叶斯方法在垃圾邮件处理中应用的优点和局限性,并提出了下一步可能的研究方向。

人工智人-家居设计-基于Netfilter的智能垃圾邮件过滤防火墙的设计与实现.pdf

支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。 SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出，目前的版本（soft margin）是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在1993年提出，并在1995年发表。深度学习（2012）出现之前，SVM 被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法。

基于ASP的反垃圾邮件管理系统的设计-ASP语言毕业设计.doc

matlab实现垃圾邮件分类代码垃圾邮件分类 该项目旨在将垃圾邮件和非垃圾邮件从 . 学习目标是熟悉MATLAB上的CVX工具箱，从头开始编码SVM优化问题。 需要在 MATLAB 上运行代码。 然而，工作可以分为三个步骤—— 1. Feature Extraction 2. Email Classification 3. Parameter Tuning 下面简要说明这些步骤。 但是，请参阅详细说明。 1.特征提取 调用函数 该数据库包含 6,050 封电子邮件，垃圾邮件比率为 30%。 首先，使用 rename.m 代码将所有电子邮件重命名为 .txt 文件。 在所有文件都可以访问后，为每封电子邮件提取一个特征向量，而特征标签为 1 代表垃圾邮件，0 代表非垃圾邮件。 对于此任务，每封电子邮件都会调用 processEmail.m。 然后，它会按照问题描述中给出的规范化程序截取调用 porterStemmer.m 的电子邮件中的单词。 然后将每个词干词与 vocabList.txt 文件中的字典词进行比较。 字典里有1899个字。 初始特征向量是一列零。 如果字典中的单词出现在电子

TREC2005-2007垃圾邮件数据集.zip

对基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术进行了研究分析和实验验证。介绍了向量空间模型（VSM）方法以及特征向量抽取方法，推导和研究了引入“特征之间互相独立”假设的朴素贝叶斯分类算法。采用K次交叉验证的方法，以收集的一些邮件为语料，应用朴素贝叶斯分类算法，通过训练集计算得到类别的先验概率和特征项的类条件概率，并以此为基础对测试集中的邮件进行归属判断，以正确率和召回率为指标给出了实验结果。

随着垃圾邮件数量日益攀升,如何有效识别垃圾邮件已成为一项非常重要的课题。为克服k最近邻(k-nea-rest neighbor,kNN)分类法在垃圾邮件识别中的缺陷,本文基于聚类算法提出了一种改进kNN识别方法。首先使用基于最小距离原则的一趟聚类算法将训练邮件集合划分为大小几乎相同的超球体,每个超球体包含一个类别或多个类别的文本;其次,采用投票机制对得到的聚类结果进行簇标识,即以簇中最多文本的类别作为簇的类别,得到的识别模型由具有标识的簇组成;最后,结合最近邻分类思想,对输入的邮件进行自动识别。实验结果表明,该方法可大幅度地降低邮件相似度的计算量,较TiMBL、Nave Bayesian、Stacking等算法效果要好。同时,该方法是一种可增量式更新识别模型的方法,具有一定的实用性。

采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。程序可在Matlab中运行。注意：程序代码在压缩包中的Homework 1 solution.pdf 中！