已閱讀1頁，還剩53頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文在貝葉斯過濾技術(shù)的啟發(fā)下,選擇數(shù)據(jù)挖掘的方法來研究一種具有學(xué)習(xí)能力的郵件過濾技術(shù).近年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用到了諸多領(lǐng)域,引起了學(xué)術(shù)界極大的關(guān)注.數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)決策支持過程,基礎(chǔ)是人工智能.目前數(shù)據(jù)挖掘主要利用人工智能中的一些算法和技術(shù),包括決策判定樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等來進(jìn)行預(yù)測、模式識(shí)別、分類和聚類分析等.本文通過對電子郵件的分析和研究,提出對郵件結(jié)構(gòu)字段信息和郵件正文信息加以離散和特征化處理,用向量的方式表示電子郵件;接著針
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目標(biāo)識(shí)別分類研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的郵件分類識(shí)別研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的垃圾郵件行為識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的生物序列分類研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的山羊絨與綿羊毛分類識(shí)別研究.pdf
- 基于海量數(shù)據(jù)挖掘的分類算法研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的垃圾郵件過濾技術(shù)研究.pdf
- 基于粒度層次的數(shù)據(jù)挖掘分類算法研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的鏡頭分類技術(shù)研究.pdf
- 基于SVM的數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶價(jià)值分類模型研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)遇識(shí)別與評價(jià)研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的車輛類型識(shí)別的研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的交叉銷售機(jī)會(huì)識(shí)別研究.pdf
- 基于貝葉斯理論的數(shù)據(jù)挖掘方法在電子郵件分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的中文垃圾郵件過濾技術(shù)研究.pdf
- 基于PSO算法的分類規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘.pdf
- 基于CRM與數(shù)據(jù)挖掘的客戶分類研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶信用分類模型研究.pdf
評論
0/150
提交評論