期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于用户知识的中文电子邮件分类
被引量:
2
1
作者
谢伟全
叶强
李一军
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第3期263-264,274,共3页
在垃圾邮件分类和朴素贝叶斯算法研究的基础上,提出了基于用户知识的贝叶斯分类算法。通过在分类过程中引入用户知识,克服了电子邮件内容是非结构化、解读依赖于用户的问题。实验证明,面向用户知识的贝叶斯分类算法在商业邮件分类中比...
在垃圾邮件分类和朴素贝叶斯算法研究的基础上,提出了基于用户知识的贝叶斯分类算法。通过在分类过程中引入用户知识,克服了电子邮件内容是非结构化、解读依赖于用户的问题。实验证明,面向用户知识的贝叶斯分类算法在商业邮件分类中比普通贝叶斯算法有更好的性能。
展开更多
关键词
电子邮件分类
朴素贝叶斯
文本分类
用户知识表示
下载PDF
职称材料
题名
基于用户知识的中文电子邮件分类
被引量:
2
1
作者
谢伟全
叶强
李一军
机构
哈尔滨工业大学管理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第3期263-264,274,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(70501009)
文摘
在垃圾邮件分类和朴素贝叶斯算法研究的基础上,提出了基于用户知识的贝叶斯分类算法。通过在分类过程中引入用户知识,克服了电子邮件内容是非结构化、解读依赖于用户的问题。实验证明,面向用户知识的贝叶斯分类算法在商业邮件分类中比普通贝叶斯算法有更好的性能。
关键词
电子邮件分类
朴素贝叶斯
文本分类
用户知识表示
Keywords
e-mail classification
naive bayes
text categorization
user knowledge
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户知识的中文电子邮件分类
谢伟全
叶强
李一军
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部