基于贝叶斯多元模型的邮件过滤设计与实现

摘要：

首先分析了贝叶斯单因素过滤的基本原理,指出它存在不考虑自然语言内在联系的本质错误,并给出了目前垃圾邮件散发者常用的攻击手段,然后重点分析比较了无序特征、有序特征、SBPH/BCR以及马尔可夫链匹配4种基于贝叶斯多元模型的邮件过滤的方法,实验结果表明贝叶斯多元过滤好于单因素过滤,在4种多元模型中马尔可夫链匹配过渡效果最好.

关键词： 垃圾邮件 贝叶斯 多元模型 邮件过滤

作者: 王研 王丽娜

作者单位: 武汉大学,计算机学院,湖北,武汉,430072

会议类型: 国内会议

会议名称: 第一届中国可信计算与信息安全学术会议

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 111-114

在线出版日期: 2004-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）