【摘 要】
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研究了基于改进的支持向量机（SVM,support vector machine）算法结合朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用。首先,SVM对训练集样本空间中两类交界处的集合构造一个最优分类超平
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,东北林业大学机电工程学院
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研究了基于改进的支持向量机（SVM,support vector machine）算法结合朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用。首先,SVM对训练集样本空间中两类交界处的集合构造一个最优分类超平面;然后,每个样本根据与其最近邻的类型是否相同进行取舍,从而降低样本空间也提高了每个样本类别的独立性;最后,利用朴素贝叶斯算法对邮件分类。仿真实验结果表明,该算法降低了样本空间复杂度,快速得到最优分类特征子集,有效地提高了垃圾邮件过滤的分类速度、准确率和召回率。
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