摘要
反垃圾邮件技术经历了三个时代:
出处
《互联网天地》
2005年第11期29-29,共1页
China Internet
同被引文献8
1 张登科,易秀双,王兴伟.一种基于相似度测量的新垃圾邮件发现机制[J] .中国海洋大学学报(自然科学版),2008,38(S1):147-150. 被引量:1
2 张仁伟,王洪斌.一种基于行为检测的垃圾邮件过滤技术[J] .哈尔滨职业技术学院学报,2008(4):123-125. 被引量:1
3 丁文斌,李斌,罗浩.基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤系统设计与实现[J] .计算机工程与应用,2005,41(18):127-130. 被引量:14
4 WU C H.Behavior-based spam detection using a hybrid method of rule-based techniques and neural networks[J].Expert System with Applications,2009,36:4321-4330.
5 田泽,颜松远,徐敬东.基于改进K近邻的垃圾邮件过滤技术[J] .计算机工程与应用,2007,43(25):178-181. 被引量:8
6 李斌,李义兵,何红波.基于LZ复杂性相似度的垃圾邮件识别[J] .计算机工程与应用,2007,43(29):176-178. 被引量:3
7 赵治国,谭敏生,丁琳.垃圾邮件行为识别技术的研究与实现[J] .计算机应用研究,2007,24(11):228-231. 被引量:9
8 张兵利,裴亚辉.贝叶斯网络模型在反垃圾邮件中的应用[J] .计算机系统应用,2009,18(3):137-140. 被引量:1
二级引证文献6
1 宋小天,梁家荣,李第秋,徐雪鑫.基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位算法[J] .广西大学学报(自然科学版),2011,36(6):947-952. 被引量:2
2 林冬茂.数据挖掘技术在垃圾邮件检测中的应用[J] .计算机仿真,2012,29(2):120-123. 被引量:6
3 赵晓丹,徐燕.垃圾邮件分类技术对比研究[J] .信息网络安全,2014(2):75-80. 被引量:6
4 林志伟.基于网络信息隐性挖掘技术的恐怖人员定位[J] .科技通报,2014,30(9):143-146. 被引量:2
5 林荫.基于KNN-SVM的垃圾邮件过滤模型[J] .现代电子技术,2016,39(23):90-92. 被引量:4
6 苏艳刚.一种改进自动更新的中文邮件过滤模型的设计[J] .电脑知识与技术(过刊),2013,19(7X):4706-4709.
1 吴星华.基于网关的网络安全智能型反垃圾邮件技术的应用[J] .华南金融电脑,2004,12(11):94-95.
2 张文昌.长城物业的3G时代[J] .住宅与房地产,2011(10):40-41.
3 专统国学启迪企业管理(讲课PPT提纲)[J] .广东包装,2011(3):23-23.
4 刘亚清,高音.加强企业档案信息化建设的对策[J] .兰台内外,2004(6):19-19.
5 Exchange Server 2003中的反垃圾邮件特性[J] .Windows & Net Magazine(国际中文版),2004(10M):26-27.
6 张玉平.清除网络垃圾 保护消费者权益:中国反垃圾邮件事业突破坚冰——“2006互联网国际清扫日”活动掠影[J] .工商行政管理,2006,0(4):1-1.
7 风向标[J] .中国计算机用户,2006(42):14-14.
8 说话[J] .软件工程师,2004(3):17-17.
9 8款反垃圾邮件产品和方案[J] .微电脑世界,2005(3):117-119.
10 企业反垃圾邮件专题问答[J] .网管员世界,2008(9):117-119.
;