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一种基于滑动窗口技术的邮件特征选择方法
被引量:
3
1
作者
夏正新
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2017年第6期103-110,共8页
在垃圾邮件过滤中,常用的方法是对邮件中的特征进行筛选,找出能够最有效代表邮件的相关特征,即在降低特征维度的同时,还能保持较高的召回率和精确率。文中提出了一种利用滑动窗口技术的特征选择方法用于改善垃圾邮件分类的效果。该方法...
在垃圾邮件过滤中,常用的方法是对邮件中的特征进行筛选,找出能够最有效代表邮件的相关特征,即在降低特征维度的同时,还能保持较高的召回率和精确率。文中提出了一种利用滑动窗口技术的特征选择方法用于改善垃圾邮件分类的效果。该方法分为两步,第一步通过基于相对文档-特征词频率差异的特征选择方法,生成正负相关的候选特征集合;第二步使用粒子群优化算法快速选择最好的特征子集,提高了垃圾邮件分类的效果。实验结果表明文中提出的方法要明显优于传统的方法。
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关键词
滑动窗口
文档-特征词频率差异
粒子群优化算法
特征
选择
垃圾邮件
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职称材料
题名
一种基于滑动窗口技术的邮件特征选择方法
被引量:
3
1
作者
夏正新
机构
南京邮电大学继续教育学院
出处
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2017年第6期103-110,共8页
文摘
在垃圾邮件过滤中,常用的方法是对邮件中的特征进行筛选,找出能够最有效代表邮件的相关特征,即在降低特征维度的同时,还能保持较高的召回率和精确率。文中提出了一种利用滑动窗口技术的特征选择方法用于改善垃圾邮件分类的效果。该方法分为两步,第一步通过基于相对文档-特征词频率差异的特征选择方法,生成正负相关的候选特征集合;第二步使用粒子群优化算法快速选择最好的特征子集,提高了垃圾邮件分类的效果。实验结果表明文中提出的方法要明显优于传统的方法。
关键词
滑动窗口
文档-特征词频率差异
粒子群优化算法
特征
选择
垃圾邮件
Keywords
sliding window
document
-
term frequency difference
particle swarm optimization (PSO) algorithm
feature selection
spare
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于滑动窗口技术的邮件特征选择方法
夏正新
《南京邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2017
3
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职称材料
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