多特征结合的中文垃圾邮件过滤特征选择方法研究

在中文垃圾邮件过滤系统中,基于内容过滤的Na？ve Bayes算法得到了广泛应用。本文将多种特征结合构建邮件文本向量,应用八种文本分类特征选择方法在Na？ve Bayes算法上进行实验验证,通过准确率和召回率结合的综合性能指标F1值进行性能评价,结果表明,采用类别区分词、优势率、信息增益、期望交叉熵、CHI统计和文本证据权等六种特征选择方法应用于多特征结合邮件文本向量的过滤取得了较好的垃圾邮件过滤性能,反垃圾邮件效果较好。     

邮件枢纽转运车间系统仿真及运行性能评估

本文以邮件枢纽工程的核心部位转运车间为例,运用离散系统仿真方法对其进行系统研究并对系统的运行性能进行评估。这一仿真建模方法对建设邮件枢纽工程进行仿真研究奠定了基础,并对有关工程有其重要的推广价值。     

抗战时期国民政府的邮件检查制度述论——以湖南为中心的考察

抗战时期国民政府军统特务机关在国统区建立了常设邮件检查机构,形成了一整套邮件检查制度,邮件检查组织得到极大扩张,检查空前严密。直到抗战结束半年多以后,国民政府才停止对邮件的全面检查。邮件检查是对人民言论通信自由的破坏,同时也对邮政部门的工作效率和信誉产生了不良影响。     

基于核方法的贝叶斯邮件分类网络研究

提出一种包含核函数的Bayesian参数估计方法,提高了Bayesian参数估计的实用性。结合邮件内容和报文格式两个方面分析和提取邮件的重要特征,建立了对应的Bayesian邮件分类网络。将包含核函数的Bayesian参数估计方法应用到邮件分类网络,在对不同邮件测试集的在线学习试验结果证明,这种新的分类模型能够有效地实现垃圾邮件的分类过滤。     

博弈论在邮件特征选择中的应用

特征选择在垃圾邮件过滤中起着十分重要的作用,本文分析讨论了现有邮件特征选择方法所存在的不足,并在此基础上,提出一种基于博弈论的邮件特征选择模型。该模型将博弈论应用于邮件特征选择中,以达到约减信息规模,提高垃圾邮件过滤效率的目的。在设计特征选择模型时,考虑到邮件样本自身的模糊隶属性对特征选择所产生的影响,在特征点对邮件类别的区分度定义中,通过引入由相融性度量定义的样本模糊隶属度函数,提高博弈邮件特征选择模型对实际问题的处理能力。在CDSCE语料库上的实验表明,该邮件特征选择模型的性能优于同类其他特征选择方法,验证了该邮件特征选择模型的有效性。     

基于签密的认证邮件协议

认证邮件协议的目的是实现邮件m与收到该邮件的收据之间的公平交换,认证邮件协议满足的最重要的性质是公平性。基于修改过的W-B签密方案,该文设计出一种带有离线的、透明可信的第三方认证邮件协议。与同类协议相比,在通信量相同的情况下,该协议具有更小的计算量和更高的执行效率。     

高校校园网反垃圾邮件方案的分析与设计

通过分析校园网络垃圾邮件的产生原因和校园网反垃圾邮件的现状,提出校园网反垃圾邮件方案,即:在邮件系统中使用邮件网关技术,合理配置服务器,同时对用户进行必要的电子邮件使用培训。     

认证邮件协议的安全性分析与改进

认证邮件协议需要满足保密性、公平性、可追究性等安全属性。针对一个典型的认证邮件协议在保密性、可追究性上存在的安全缺陷,对其进行了改进,提出了一个基于离线半可信第三方的认证邮件协议。同时,为更有效地分析协议的安全属性,对如何在组合协议分析框架下应用Kailar逻辑分析公平交换协议安全属性的方法进行了研究。利用该方法分析了改进后的协议,并证明了该协议具有满足保密性、可追究性等安全属性的特点。     

基于遗传算法的进化支持向量机研究

支持向量机是最近发展起来的一种新的通用的机器学习方法 ,其理论基础是统计学习理论 ,支持向量机无论在模式识别还是在函数拟合方面均显示了其优越性 ,并越来越受到国内外研究者的广泛关注 .但是 ,对支持向量机的推广预测能力具有很大影响的核函数和参数C一直没有一个很好的确定方法 ,针对这一问题 ,将遗传算法和支持向量机结合 ,提出了一种自动选择支持向量机参数的方法 ,结果表明 ,这种方法是科学有效的 .     

webpower．细分用户人群，实现高级个性化——专访webpower中国北方区总监苑远

改变受众传统认知，避免成为垃圾邮件 20世纪90年代．邮件营销就已经在国际市场出现，但都主要集中在欧美一带。在中国市场．邮件营销则出现得比较晚，而且在很长的一段时间里，专业做邮件营销的公司几乎处于空白状态。国内当时对垃圾邮件也没有建立行之有效的法律法规．因此很多时候邮件营销在中国都是被滥用的．很多公司都是把邮件当作一种工具来进行群发，认为只要发得多，取得的成果就好，这就导致了垃圾邮件的大量出现。