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抗好词攻击的中文垃圾邮件过滤模型 被引量:5
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作者 邓蔚 秦志光 +1 位作者 刘峤 程红蓉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第12期1146-1152,共7页
针对当前中文垃圾邮件过滤领域面临的好词攻击威胁,提出了一种鲁棒的中文垃圾邮件过滤模型。该模型基于多示例学习机制,并结合中文分词和特征选择方法,将一封邮件转化为若干示例的组合,然后应用多示例逻辑回归模型进行学习和分类。对多... 针对当前中文垃圾邮件过滤领域面临的好词攻击威胁,提出了一种鲁棒的中文垃圾邮件过滤模型。该模型基于多示例学习机制,并结合中文分词和特征选择方法,将一封邮件转化为若干示例的组合,然后应用多示例逻辑回归模型进行学习和分类。对多示例学习而言,当一封邮件中至少有一个示例为垃圾信息时,该邮件为垃圾邮件,否则为正常邮件。分别对训练数据集和测试数据集进行好词攻击,在多个大规模中文垃圾邮件过滤公开数据库上进行了测试。实验结果表明,在中文邮件过滤领域对抗好词攻击,分类器使用多示例反击策略较之于单示例反击策略有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 中文垃圾邮件过滤 敌手学习 多示例学习 逻辑回归 好词攻击 鲁棒性
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