垃圾郵件過濾技術算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，電子郵件以其快捷、方便的優(yōu)點逐漸發(fā)展成為人們工作和生活的重要通信工具之一。然而，隨之而來的垃圾郵件問題也日益滋生，作為商業(yè)廣告、惡意程序或敏感內(nèi)容的載體也越來越對系統(tǒng)的安全和人們的生活造成了嚴重的威脅，反垃圾郵件問題已經(jīng)成為全球性的具有重要現(xiàn)實意義的研究課題。 支持向量機(SVM)是在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展而來的一種新的模式識別方法，在解決有限樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。它不僅考慮了

2、對推廣能力的要求，而且追求在有限信息的條件下得到最優(yōu)結果?？紤]到支持向量機的分類性能對核函數(shù)參數(shù)取值的強依賴性，用遺傳算法優(yōu)化SVM的核函數(shù)參數(shù)，并將GA-SVM算法應用于垃圾郵件過濾。本模型主要以探索為目的，觀察其可行性和有效性。初步實驗證明，該模型具有過濾效果好、訓練時間短的特點。 本文首先介紹了垃圾郵件的基本知識，包括垃圾郵件的定義、發(fā)展歷史和危害，然后介紹了現(xiàn)有的垃圾郵件過濾方法?；赟VM的垃圾郵件過濾方法是以內(nèi)容過濾