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一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法的中期报告.docx

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一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/3/28 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法的中期报告介绍:垃圾邮件是一种严重影响电子邮件通信的问题,因此智能垃圾邮件过滤方法成为了研究的热点。本文提出了一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法,旨在提高过滤率和准确度。方法:本方法包括两个引擎:规则引擎和机器学****引擎。规则引擎是基于人工设定的规则来判定垃圾邮件。这些规则包括禁用词汇、标记问题、图片、链接、附件等,用于识别垃圾邮件。规则引擎的优点是具有灵活性和快速性,缺点是无法处理新的垃圾邮件。机器学****引擎是基于已知的垃圾邮件和非垃圾邮件,通过对特征进行提取和预处理,使用分类算法来判断一封邮件是否是垃圾邮件。机器学****引擎的缺点是需要大量的数据进行训练和测试,但优点是可以处理新的垃圾邮件。本方法将规则引擎和机器学****引擎结合起来,通过优化算法得到最佳的分类结果。具体地,通过对人工设定的规则引擎和机器学****引擎的性能进行评估,确定两种方法的分类准确率和过滤率。然后,根据实验结果,确定规则引擎和机器学****引擎的权重,通过综合评估方法得到最终的分类结果。结论:本方法在提高过滤率和准确度方面具有优势。规则引擎可以缓解机器学****引擎无法处理新垃圾邮件的问题,并且可以快速处理某些下发的官方邮件。机器学****引擎可以处理新的垃圾邮件,并可以学****和更新算法,提高过滤准确性。通过权重调整和综合评估方法,可以得到最佳的分类结果。