基于粗糙集的最小风险贝叶斯垃圾邮件过滤算法

摘要：

在考虑邮件误判风险的基础上，将粗糙集与最小风险贝叶斯算法相结合，提出了一种基于粗糙集的最小风险贝叶斯的邮件过滤算法，将邮件划分为三类：正常邮件、垃圾邮件以及可疑邮件，使得邮件过滤时误判风险最小化。与朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法相比，该算法能获得较低的误判率和较好的准确率。

关键词： 粗糙集 朴素贝叶斯 最小风险 邮件过滤

作者: 郝建忠 贾春福 周霞

作者单位: 徐州空军学院，徐州，221000 南开大学信息技术科学学院，天津，300071

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国信息和通信安全学术会议(CCICS”2009)

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 667-670

在线出版日期: 2009-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）