基于Winnow算法的反垃圾郵件引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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1、東南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Winnow算法的反垃圾郵件引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)姓名:張麗申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):控制理論與控制工程指導(dǎo)教師:黃東20060301竺!里墜堅(jiān)ABSTRACTEmailhasbecomeanimportantmeansofcommunicationandanimportantcomponentoftheenterpriseoperation,howeverasabyproductofEmail,spamisincrea

2、singlyaffectingpeople‘sdailylives,andanti—spamhasbecomeamajorglobalresearchtopicAmongthevarioustechniquestosolvespamproblems,beginwiththemailcontent,andusetextcategorizationtechnique,thenstudyandconstructclassificationon

3、trainingsets,atlasttestthesystemperformanceusingtestsetsisacommonlyusedmethodRecentlythespamcenterbeginstomovetoChina,sotheresearchofChineseantispamisimportantThisdissertationfocusonChinesespamVarioustechniquesrequiredin

4、antispamenginewerediscussedandthesystemmoduleweredesigned,includingpreprocessmodule,trainingmodule,classifymoduleandfeedbackmoduleandtheimplementationofpartimportantmodulesweregivenAtlastthesystemofChineseanti—spamengine

5、basedonWinnowalgorithmwasrealizedSpecifically,thisarticleincludesthefollowingmainparts:1)PreprocessmoduleincludemaildecodeandChinesewordsegmentationAdetailedBase64andQPencodingstandardsanddecodealgorithmsweregiveninthema

6、ildecodemoduleandinordertobettermaintainingthedictionary,animprovedfullbinarysearchmaximalmatchalgorithmforChinesewordsegmentationwasadoptedintheChinesewordsegmentationmodule2)Winnowalgorithmwasadoptedtoconstructtheclass

7、ificationinthetrainingmoduleThetrainingofWinnowisonlineandm/stakedrivenFurthermore。WinnowissuitableforfeedbackBothpositiveWinnowandbalancedWinnowwererealizedinthissystemandaftertestbalancedWinnowwasfoundsuperiortopositiv

8、eWinnow3】Inclassifymodule,itwasfoundthattheoriginalmethodtosetthresholdvaluewouldleadtotoolowRecall,afterthethresholdadjusted,theeffectswouldbesignificantincreaseinsystem,atlastthewaytoadjustthresholdvaluewasgivenKeyword

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