基于贝叶斯过滤法的CSI室内定位方法

无线信号多径效应导致基于接收信号强度指示(RSSI)的室内定位方法的精度和稳定性下降。为解决这一问题,提出基于贝叶斯过滤法的信道状态信息(CSI)室内定位方法 (BCL)。将物理层的CSI结合RSSI作为参考信息,减轻信号接收端的多径衰减影响;在此基础上,采用贝叶斯过滤法进行数据处理,降低接收信号的时变性。实验结果表明,相比现有的典型室内定位方法,BCL有效提高了定位准确度和稳定性。

基于特征的贝叶斯过滤网

以贝叶斯定理为基础，提出并讨论了在特征水平的信息过滤中的贝叶斯过滤网（ＢＮ）的拓扑结构、网节点参数设定、主观概率融合、网节点复合简化、贝叶斯概率推断等问题．研究表明，以ＢＮ构造基于语义特征的信息过滤网。

垃圾邮件的改进贝叶斯过滤算法

在研究贝叶斯过滤算法原理和实现方法的基础上,将垃圾邮件的先验概率由常数改进为实际概率,改进了token的选取范围和选取规则,在检测内容上增加url和图片。最后设计了一个基于改进贝叶斯过滤算法的垃圾邮件过滤器。实验结果表明,这种改进的贝叶斯过滤算法在垃圾邮件过滤中有良好的应用效果。

基于贝叶斯过滤的反垃圾邮件技术

介绍了垃圾邮件的现状,以及目前常见的反垃圾邮件的方法。针对贝叶斯算法的特点,介绍使用贝叶斯过滤的方法实现垃圾邮件的过滤技术。

贝叶斯过滤在邮件安全网关中的应用

论述了利用贝叶斯统计分析的方法来过滤互联网中垃圾邮件的基本原理和方法。

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术的研究与改进

随着电子邮件的应用与普及,垃圾邮件的泛滥也越来越多地受到人们的关注。本文对基于贝叶斯的垃圾邮件过滤器的原理及其关键技术进行了详细的描述。针对朴素贝叶斯模型对分类信息过度简化和准确率低等缺点,通过引入分级的最小风险算法和对多项式和多重贝努利估计模型进行混合的方法分别对贝叶斯过滤器进行了改进,并进行了实验。实验结果表明,改进后的贝叶斯过滤器具有了更好过滤效果。

基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术

垃圾邮件已成为损耗生产力的问题,反垃圾邮件技术不断出现,基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术有其独特的优势, 研究针对中文的贝叶斯垃圾邮件过滤技术具有理论和现实的意义。

基于最小风险的贝叶斯邮件过滤算法

1.引言 随着因特网的迅猛增长,电子邮件作为最快捷、最经济的通信方式,也得到飞速发展.但是,许多销售广告、快速致富等垃圾邮件也在网络中传送,这些垃圾邮件不仅占据邮件服务器的大量存储空间,同时也要用户花费大量时间来处理这些垃圾.尽管一些商业化产品允许用户人工建立垃圾邮件的过滤规则,但是系统要求用户有丰富经验和花去许多时间,而且,由于垃圾邮件在不断改变,用户必须经常调整这些规则,这需要花大量时间.因此,研究邮件自动过滤方法具有重要意义.邮件自动过滤方法研究主要有基于规则和基于概率[1]两种,后者已成为一种主要研究趋势.

运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件

本文简单介绍了贝叶斯算法,以及如何运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件,并对两种反垃圾邮件的方法:贝叶斯过滤法和关键字检测法进行了比较。

关于一种针对头文件的贝叶斯垃圾邮件过滤器的研究

邮件作为当今社交、商业往来最重要的手段之一,被广大公司及个人广泛使用,垃圾邮件问题也就随之而来。很多机构都在考虑应对垃圾邮件的方法,其中最为有代表性的为贝叶斯过滤器。它通过对文本中出现的单词进行分析以及再学习的方式来判定邮件的可靠性。但是因为同样的单词对每个人的意义不同,很难做到精确的判断。因此,本研究着眼于邮件头文件,通过贝叶斯过滤器对三种头文件的分析来进行垃圾邮件判定,从而提高垃圾邮件的检出率。

基于模式的贝叶斯垃圾邮件过滤的研究与实现

运用TEIRESIAS算法从邮件中提取模式作为表示邮件的属性,在此基础上实现了一个贝叶斯垃圾邮件过滤实验系统。通过实验,比较分析了该过滤器的性能,并讨论了属性集大小、属性最少出现次数对基于模式的贝叶斯垃圾邮件过滤系统的影响。

垃圾邮件过滤技术研究综述

垃圾邮件过滤是一种主动安全防御技术。首先概述了垃圾邮件过滤的发展历史及其基本概念;然后根据不同的标准对垃圾邮件过滤技术进行了分类,并评述了各种垃圾邮件过滤方法和技术;最后展望了垃圾邮件过滤技术及其产品的发展方向。

巧用Foxmail过滤垃圾邮件

伴随着信息化建设的发展,电子邮件已成为编辑部对外交流的常用工具,而垃圾邮件的泛滥严重影响了电子化办公的效率。如何有效过滤垃圾邮件,成为编辑部亟待解决的问题。以Foxmail5.0为例,介绍了如何通过"远程邮箱管理"和"发垃圾邮件设置"两种功能成功实现垃圾邮件的过滤,以提高编辑部工作效率。

一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法

研究了几种常用的垃圾邮件过滤算法,分析了这几种方法在邮件过滤应用中各自的优缺点。根据这几种算法的优缺点,对它们进行改良与结合,并增加了通过查看发出的邮件内容进行自动学习的机制;同时针对中英文垃圾邮件采用不同的学习算法,从而建立一个适用中英文环境的垃圾邮件过滤方法。实验表明,该方法的效率和性能达到了较好的水平。

手机垃圾短信过滤系统的设计和实现

针对目前手机垃圾短信过滤的几种方法,分析与比较这些方法的优缺点,在此基础上,介绍贝叶斯过滤方法的原理,讨论基于贝叶斯推理方法的过滤技术在手机垃圾短信过滤中的优点和适用性,重点介绍贝叶斯推理方法在手机短信过滤中的应用,实验结果显示该系统具有较好的过滤效果。

垃圾邮件过滤系统的设计

伴随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件日益泛滥,严重影响了人们正常的工作、学习和生活。如今新型的垃圾邮件变化多端,使得传统的、单一的垃圾邮件过滤方法对新型垃圾邮件已经无能为力。针对这一难题,介绍了当前已经应用于垃圾邮件过滤领域主流的3种垃圾邮件过滤技术。通过详细分析各种技术的优缺点,对黑白名单过滤技术、基于规则的过滤技术和贝叶斯过滤技术进行整合,从而建立了一个分层次的垃圾邮件过滤系统模型,并对该过滤系统进行了性能分析。

贝叶斯邮件分类中概念漂移问题研究

贝叶斯算法因其简单、快速、分类精确度高等优点被广泛应用于垃圾邮件过滤中,然而随着时间的推移,概念漂移现象导致贝叶斯分类器准确率下降。针对此问题,提出了基于用户反馈的客户端贝叶斯动态学习算法,可自动学习新的邮件样本,计算复杂度较低。实验表明该方法能较好地适应概念漂移,满足邮件分类的个性化需求,有很好的实用性。

Hadoop平台垃圾邮件过滤算法研究

传统分布式大型邮件系统对海量数据的处理虽然具有比较高的准确性,但是具有效率低、程序复杂、占用资源多等缺点,因此,需要在传统过滤技术的基础上进行优化。采用Hadoop平台贝叶斯过滤算法的Mapreduce框架,对系统配置进行优化,能够得到比较全面的知识库,不仅提高了邮件过滤阶段的可靠性,还使实验性能评价指标有了很大的提升。

客户端垃圾邮件过滤系统的设计

垃圾邮件不仅浪费大量的网络资源,并且给用户带来很大的不便,如何有效地防范垃圾邮件,已成为网络信息安全领域的主要课题之一。本文通过对传统垃圾邮件过滤技术的分析,提出了一种基于指纹的定量过滤方法。对白名单和黑名单过滤、定时过滤、基于指纹的定量过滤和贝叶斯过滤技术进行了整合,建立了一种客户端垃圾邮件过滤系统的模型,该系统具有较高的过滤准确性,并且能适应用户的个性化需求。

基于贝叶斯理论的中文垃圾邮件过滤技术理论探讨

本文在对中文邮件关键词提取方法、关键词的降维处理与优化提炼以及垃圾邮件识别概率等方面进行理论探讨的同时,较为详细地阐述了中文环境下贝叶斯过滤技术的使用方法,这对有效减少垃圾邮件数量,提高网络利用率具有重要的理论价值和现实意义。