文档介绍：堆叠去噪自编码器在垃圾邮件过滤中的应用
摘要:针对垃圾邮件数量日益攀升的问题,提出了将堆叠去噪自编码器应用到垃圾邮件分类中。首先,在无标签数据集上,使用无监督学****方法最小化重构误差,对堆叠去噪自编码器进行贪心逐层预训练,从而获得原始数据更加抽象和健壮的特征表示; 然后,在堆叠去噪自编码器的最上层添加一个分类器后,在有标签数据集上,利用有监督学****方法最小化分类误差,对预训练获得的网络参数进行微调,获得最优化的模型; 最后, 利用训练完成的堆叠去噪编码器在6个不同的公开数据集上进行测试。将准确率、召回率、更具有平衡性的马修斯相关系数作为实验性能评价标准,实验结果表明,相比支持向量机算法、贝叶斯方法和深度置信网络的分类效果,基于堆叠去噪自编码器的垃圾邮件分类器的准确率都高于95%,,在应用中具有更高的准确率和更好的健壮性。
关键词:堆叠去噪自编码器;分类;支持向量机;贝叶斯方法;垃圾邮件
引言
电子邮件因为易于使用、速度快、沟通方便等原因,已经成为人们重要的联系方式,但与此同时,垃圾邮件的数量却急剧地增加:卡巴斯基实验室的研究发现,%;McAfee实验室2015年2月的威胁报告表明,2014年,,%。其中大部分垃圾邮件带有商业性质,但有些邮件可能会包含病毒和其他具有危害性质的内容,给用户带来精力的损耗和财力上的损失,文献[1]表明,由于垃圾邮件的原因,美国接近360万用户的损失高达32亿美元。大量的垃圾邮件同时造成带宽浪费和邮件系统超载。
垃圾邮件过滤方法用来解决上述问题。垃圾邮件过滤的目的是为了隔离垃圾邮件和合法邮件。一般的过滤方式包括:邮件客户端扩展和邮件服务终端过滤过程,简单邮件传送协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)和基于机器学****算法的方法是最常用的垃圾邮件过滤方法。一般来说,基于SMTP的过滤方法通常是指SMTP流量的检测、电子邮件交换路由验证和经过身份验证的SMTP会话。基于启发式规则的方法、黑名单/白名单的方法、协同垃圾邮件过滤也可以用来过滤垃圾邮件。机器学****方法包括邮件的分析和分类算法的部署。
文献[2]表明在诸多过滤方法中,机器学****算法获得更多的应用和更好的性能。贝叶斯过滤器因为计算效率高、过滤性能良好得到了广泛的应用,文献[3]比较了7个版本的贝叶斯过滤器,得出布尔朴素贝叶斯(Boolean Naive Bayes)、多项式布尔朴素贝叶斯(Multinomial Boolean Naive Bayes)、基本朴素贝叶斯(Basic Naive Bayes)具有较好的性能;文献[4]提出了一些方法用来改进朴素贝叶斯过滤器,提高了过滤器的准确率; 文献[5]将不同种类核函数和数据表示的支持向量机应用到垃圾邮件过滤中;文献[6]提出了混合Taguchi方法、Staelin方法来优化支持向量机参数的选择过程,并且提高了准确率。其他的诸如随机随林、人工神经网络、提升方法(boosting)和装袋(bagging)等方法也被应用到了垃圾邮件过滤。近年来随
着社交网络、云计算、网格计算、语义网络等技术的发展,出现了许多基于上述技术的垃圾邮件分类器;随着垃圾邮件中图