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贝叶斯算法－－邮件过滤贝叶斯是基于概率的⼀种算法，是Thomas Bayes：⼀位伟⼤的数学⼤师所创建的，⽬前此种算法⽤于过滤垃圾邮件得到了⼴泛地好评。
贝叶斯过滤器是基于“⾃我学习”的智能技术，能够使⾃⼰适应垃圾邮件制造者的新把戏，同时为合法电⼦邮件提供保护。
在智能邮件过滤技术中，贝叶斯(Bayesian)过滤技术取得了较⼤的成功，被越来越多地应⽤在反垃圾邮件的产品中。
⼆、贝叶斯过滤算法的基本步骤1. 收集⼤量的垃圾邮件和⾮垃圾邮件，建⽴垃圾邮件集和⾮垃圾邮件集。
2. 提取邮件主题和邮件体中的独⽴字符串，例如 ABC32，￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频。
按照上述的⽅法分别处理垃圾邮件集和⾮垃圾邮件集中的所有邮件。
3. 每⼀个邮件集对应⼀个哈希表，hashtable_good对应⾮垃圾邮件集⽽hashtable_bad对应垃圾邮件集。
表中存储TOKEN串到字频的映射关系。
4. 计算每个哈希表中TOKEN串出现的概率P=(某TOKEN串的字频)/(对应哈希表的长度)5. 综合考虑hashtable_good和hashtable_bad，推断出当新来的邮件中出现某个TOKEN串时，该新邮件为垃圾邮件的概率。
数学表达式为：A 事件 ---- 邮件为垃圾邮件；t1,t2 …….tn 代表 TOKEN 串则 P ( A|ti )表⽰在邮件中出现 TOKEN 串 ti 时，该邮件为垃圾邮件的概率。
设P1 ( ti ) = ( ti 在hashtable_good 中的值)P2 ( ti ) = ( ti 在 hashtable_bad 中的值)则 P ( A|ti )=P2 ( ti ) /[ ( P1 ( ti ) +P2 ( ti ) ] ；6. 建⽴新的哈希表hashtable_probability存储TOKEN串ti到P(A|ti)的映射7. ⾄此，垃圾邮件集和⾮垃圾邮件集的学习过程结束。
基于变精度粗糙集决策树垃圾邮件过滤
王靖;王兴伟;赵悦
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2016(28)3
【摘要】电子邮件以方便快捷、收费低廉的特点,深受人们青睐,成为最常用的通信手段之一。
近年来,电子邮件被恶意利用,导致网络上垃圾邮件泛滥,浪费了网络资源,干扰邮件系统的正常运行,给用户的日常生活带来影响。
为了过滤垃圾邮件,决策树
算法被引入,根据提取出的邮件头部信息进行分析训练,并构建一棵决策树用于垃圾
邮件的过滤。
为了减少正常邮件被当作垃圾邮件情况的发生,降低给用户造成的损失,变精度粗糙集模型被引入,将少数特定实例或噪声数据分到合适的类别中。
实验
结果表明,该机制可用于垃圾邮件过滤,降低了正常邮件被判定为垃圾邮件的误报率。
【总页数】6页(P705-710)
【作者】王靖;王兴伟;赵悦
【作者单位】东北大学计算机科学与工程学院;东北大学软件学院;辽宁大学信息化
中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于变精度粗糙集的自适应决策树算法
2.基于变精度粗糙集决策树的构造算法
3.基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法
4.一种基于变精度粗糙集的C4.5决策树改进算法
5.基于变精度粗糙集理论的决策树生成方法的研究
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人工智能技术在电子邮件垃圾过滤中的使用方法随着互联网的快速发展，电子邮件成为了人们在个人和商业通信中最常用的工具之一。
然而，与此同时，电子邮件垃圾也越来越多。
垃圾邮件不仅占据了用户的邮箱空间，还可能包含欺诈、恶意软件等安全风险。
为了解决这个问题，人工智能技术被引入到电子邮件垃圾过滤中，以提高过滤效率和准确性。
人工智能技术在电子邮件垃圾过滤中的使用主要包括以下几个方面：1. 文本分类：利用人工智能的文本分类技术，能够对邮件内容进行分析和分类。
这些技术可以识别垃圾邮件中的特征词汇、句子结构和语法错误等，判断邮件是否为垃圾邮件。
在这个过程中，机器学习算法和自然语言处理技术被广泛应用。
通过对大量训练数据的学习，人工智能系统能够自动识别并分类垃圾邮件，减少了人工干预的需求。
2. 特征提取：人工智能技术能够提取出邮件中的各种特征，从而更加准确地判断是否为垃圾邮件。
这些特征可以包括发件人的信誉度、邮件主题的相关性、邮件中的链接和附件等。
通过提取这些特征，人工智能系统可以为每个邮件分配一个综合评分，并将其归类为垃圾或非垃圾。
3. 异常检测：人工智能技术还可以通过检测邮件的异常行为来识别垃圾邮件。
垃圾邮件通常会通过使用特殊字符、隐藏的代码或者异常的邮件头隐藏其真实的目的和内容。
通过分析和检测这些异常行为，人工智能系统可以发现潜在的垃圾邮件，并将其过滤出来。
4. 用户反馈：人工智能技术还可以通过用户的反馈来不断提高邮件过滤的准确性。
系统可以根据用户的操作行为（比如删除、标记或放入垃圾箱）来判断邮件的分类是否正确。
通过不断地学习和调整，人工智能系统能够逐渐提高过滤的精确度，并减少误判的发生。
尽管人工智能技术在电子邮件垃圾过滤中的应用已经取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和问题需要解决：1. 零日攻击：垃圾邮件发送者会不断变换策略和技术手段，以逃避过滤。
因此，人工智能系统需要不断学习和更新，以应对新的垃圾邮件攻击。
2. 误判率：由于垃圾邮件的发送者也在不断改进其技术手段，人工智能系统可能会出现误判非垃圾邮件的情况。
文本挖掘技术的使用技巧文本挖掘技术是一种利用自然语言处理、机器学习和统计学等方法，对大规模文本数据进行分析和提取有用信息的技术。
在信息爆炸的时代，文本数据成为各行各业的关键资源，文本挖掘技术的使用技巧对于有效利用这些文本数据具有重要意义。
以下将介绍一些常见的文本挖掘技术使用技巧：1. 文本预处理文本挖掘的第一步是文本预处理，即对原始文本进行清洗和整理，以便后续的分析。
这一步骤包括去除文本中的噪声数据，比如HTML标签、特殊字符等；去除停用词，如“的”，“是”等无意义的词语；进行词干化或词形还原，将单词转化为原始词根形式，以减少词语的变化形式对结果的干扰。
2. 关键词提取关键词提取是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中提取出代表性和信息量较大的词语。
常用的关键词提取方法包括基于统计的TF-IDF方法和基于机器学习的文本分类方法。
TF-IDF方法通过计算词语在文本中的频率和在整个语料库中的频率，来衡量词语在文本中的重要性。
文本分类方法则通过训练一个分类模型，从文本中自动提取出关键词。
3. 文本分类文本分类是文本挖掘的一项核心任务，其目的是将文本按照预先定义的类别进行分类。
常见的文本分类算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习方法等。
在进行文本分类之前，需要对文本进行特征提取，常见的特征提取方法包括词袋模型和词嵌入模型等。
文本分类在各个领域都有广泛的应用，比如舆情分析、垃圾邮件过滤等。
4. 情感分析情感分析是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中提取出文本作者的情感倾向，如积极、中立或消极。
情感分析可以应用于舆情监测、产品评论分析等方面。
常见的情感分析方法包括基于词典和基于机器学习的方法。
基于词典的方法通过构建情感词典，统计文本中出现的情感词的个数来判断情感倾向。
基于机器学习的方法则通过训练一个情感分类器，自动从文本中提取情感信息。
5. 实体命名识别实体命名识别是文本挖掘的一项重要任务，其目的是从文本中识别出人名、地名、组织机构名等命名实体。
文本挖掘技术从海量文本中提取有用信息的方法在信息时代的背景下，我们每天都要面对大量的文本信息，例如新闻报道、社交媒体内容、学术论文等。
由于信息爆炸的现象，人们很难从这些海量文本信息中准确地提取出有用的信息。
而文本挖掘技术应运而生，它可以有效地从大数据中提取出有用的信息，帮助我们更好地理解和利用这些文本数据。
本文将介绍一些常见的文本挖掘技术，以及它们在从海量文本中提取有用信息方面的应用。
一、文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步，它旨在清洗和规范原始文本数据。
常见的文本预处理步骤包括去除噪声、分词、去除停用词、词干化和词向量化等。
去除噪声可以消除一些文本中的无效信息，例如特殊字符、HTML标签等。
分词是将文本拆分为独立的词语或短语的过程，以便后续处理。
去除停用词是指从文本中去除一些常见且对于整个文本没有太大意义的词语，如“的”、“和”等。
词干化是将不同词形的同一单词规范化为基本形式，例如将“computing”和“computes”都转化为“compute”。
词向量化是将文本转化为数值形式的过程，常用的方法有词袋表示和词嵌入表示。
二、信息抽取信息抽取是利用自然语言处理和机器学习等技术，从原始文本中提取出结构化的信息。
传统的信息抽取方法使用手工编写的规则来进行抽取，但这种方法需要耗费大量的时间和精力。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的信息抽取方法成为了研究的热点。
这些方法可以通过训练神经网络模型来自动学习抽取规则，大大提高了信息抽取的效率和准确率。
三、主题建模主题建模是一种用于发现文本数据中隐藏主题的方法。
它基于概率模型，将文本数据看作是多个主题的混合，通过推断主题的分布和单词的分布来实现对主题的建模。
常见的主题建模方法包括Latent Dirichlet Allocation（LDA）和Probabilistic Latent Semantic Analysis （PLSA）。
主题建模可以帮助我们从大量文本中发现其中包含的主题信息，进而对文本进行分类、聚类、推荐等任务。
基于数据挖掘方法的电子邮件过滤
蔡健;黄国兴;谢孟军
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2001(017)008
【摘要】电子邮件在给人们带来很多方便的同时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现.邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件,帮助用户寻找到所需要的有用邮件.本文介绍了一个基于数据挖掘方法的邮件过滤系统原型,给出了Bayes 方法的几个基本概念,并重点讨论了要实现这个系统所需要处理的几个关键问题.【总页数】3页(P21-23)
【作者】蔡健;黄国兴;谢孟军
【作者单位】华东师范大学计算机科学工程系;华东师范大学计算机科学工程系;华东师范大学计算机科学工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用 [J], 罗新星;彭久生
2.大规模数据集事务间关联规则挖掘方法研究——大数据挖掘方法研究之二 [J], 张诤;王惠文
3.大规模数据集关联规则挖掘方法研究——大数据挖掘方法研究之一 [J], 张诤;王惠文
4.基于粗糙集的数据挖掘方法在电子商务中的应用 [J], 喻光继
5.基于粗糙集的电子商务群体用户访问数据挖掘方法 [J], 宋晓姣;胡媛媛
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机器学习技术中的文本挖掘方法介绍文本挖掘是机器学习技术中的一个关键领域，它涉及到从大规模文本数据中提取有用信息和知识的过程。
随着互联网时代的到来，大量的文本数据被产生出来，文本挖掘成为了一种重要的技术，可以帮助我们处理和分析这些海量的文本数据。
在机器学习技术中，文本挖掘主要有以下几种方法：1. 文本分类：文本分类是将文本分为不同的类别或标签的任务，通过使用自然语言处理和统计学习的技术，可以将文本按照其内容或主题进行分类。
例如，可以利用文本分类来将新闻文章按照不同的类别进行分类，比如体育、政治、娱乐等。
2. 文本聚类：文本聚类是将相似的文本分组到一起的任务，它可以帮助我们发现文本数据中的潜在模式和结构。
通过使用聚类算法，文本可以按照相似性进行分组，使得同一组内的文本之间的相似性较高，而不同组之间的相似性较低。
3. 文本摘要：文本摘要是将长篇文本压缩成更短的摘要或概括的过程。
这对于处理大量的文本数据以及帮助人们快速了解文本内容非常有用。
文本摘要可以通过提取关键词或句子的方式来实现。
一种常见的方法是使用词频统计和TF-IDF（词频－逆文档频率）来识别重要的关键词或句子。
4. 情感分析：情感分析是分析文本中表达的情感倾向的任务，可以帮助我们了解人们对特定话题或事件的态度和情感。
通过使用自然语言处理和机器学习的技术，可以将文本分类为正面、负面或中性情感。
情感分析在社交媒体监测、产品评论分析等领域有着广泛的应用。
5. 实体识别：实体识别是从文本中识别和提取出具体的命名实体或特定类型的实体的任务。
这些实体可以是人名、地名、组织机构名等。
通过使用自然语言处理和机器学习的技术，可以建立模型来识别文本中的实体，并将其分类为不同的类型。
6. 关系抽取：关系抽取是从文本中提取实体之间的关系的任务。
通过使用自然语言处理和机器学习的技术，可以构建模型来自动识别文本中的关系，并将其表示为结构化数据，比如三元组（Subject，Predicate，Object）。
针对垃圾邮件的文本分类算法研究一、引言随着人们日常使用电子邮件的增多，垃圾邮件的数量也不断增长。
垃圾邮件给用户带来了许多不便，例如影响了用户正常的邮件收发速度，提高了网络带宽的使用成本等。
为了有效地识别并拦截垃圾邮件，需要采用文本分类算法对邮件进行分类。
本文将对垃圾邮件分类算法进行研究和探讨。
二、文本分类算法概述文本分类算法是自然语言处理领域的一个重要研究方向。
其主要目的是将给定的文本按照预定义的一些分类标准进行分类，从而实现信息的自动分类和检索。
常用的文本分类算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、神经网络等。
三、朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类中的应用朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
通过计算先验概率和条件概率来实现分类。
在垃圾邮件分类中，可以将垃圾邮件和正常邮件作为两个分类来进行分类。
首先需要对训练集进行预处理，将其转换为向量形式，并计算每个单词的出现频率以及每个分类的先验概率。
然后对测试集中的每封邮件进行向量化处理，并计算其隶属于每个分类的条件概率。
最终选择条件概率最大的分类为该邮件的分类。
朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类中广泛应用。
由于其简单有效、易于实现、精度较高等诸多优点，成为识别垃圾邮件的首选算法之一。
四、决策树算法在垃圾邮件分类中的应用决策树算法是一种将一连串的决策转化为树形结构的分类算法。
决策树分类模型的构建过程通常包括特征选择、决策树的生成、剪枝等步骤。
将训练集中的样本进行分类，获得每个样本的属性和标签。
使用不同的属性构建决策树，并通过交叉验证法确定最优的分类树模型。
最终将测试集中的样本输入到通过训练生成的决策树中，根据属性和标签的匹配，对样本进行分类。
在垃圾邮件分类中，决策树算法也得到了广泛应用。
通过构建分类树，可以很好地对垃圾邮件进行识别和分类，从而有效地过滤垃圾邮件。
五、支持向量机算法在垃圾邮件分类中的应用支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
通过将样本映射到高维空间来寻找一个最优的超平面来实现分类。
中文垃圾邮件过滤系统中的特征提取算法白飞云;王新房【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)003【摘要】针对垃圾邮件过滤,首先对获取的垃圾邮件及合法邮件进行分词,预处理,构建文本矢量,然后用四种常用的特征词提取方法进行矢量降维,再在此基础上,给出了一种综合性的特征词提取算法,即按照各个评估函数的排序结果,取它们交集的前n个特征词作为候选词进行分类测试,仿真比较了各个算法中n对分类结果的影响,从而验证了该算法的有效性.%The paper,aimmed at spam filter,at first separationing,preprocessing and building text vector for the obtained spam mails and legitimate mails,then proccessing vector dimensional reduction using four common key extraction methods,and based on this,presents a comprehensive key extraction algorithm,which takes front n key words of their intersection as a candidate word for classification test according to sort results of each assessment function. Finally,Simulation verifies the effection of "n" on the classification in the algorithm,thus verifying the effectiveness of the proposed algorithm.【总页数】5页(P106-110)【作者】白飞云;王新房【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048;西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048【正文语种】中文【相关文献】1.中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究 [J], 王永;陶娅芝;张勤2.SFM系统中的快速鲁棒特征提取算法研究 [J], 陈康平;刘而云3.中文垃圾邮件过滤系统中的实时分词算法设计 [J], 申庆永;张建忠;何云;杨洁4.用于在线中文手写签名认证系统中的GA个性化特征选择方法 [J], 刘扬;施泽生5.建材检测微机控制系统中特征值的提取算法 [J], 李柳;吴丽娟;由春秋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
