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基于支持向量机的垃圾信息过滤方法
被引量：
7
1
作者
谷文成
柴宝仁
韩俊松
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1062-1066,1071,共6页
针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法.利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验...
针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法.利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估.结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.
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关键词
支持向量机
垃圾信息
过滤
分类器
评价
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职称材料
题名
基于支持向量机的垃圾信息过滤方法
被引量：
7
1
作者
谷文成
柴宝仁
韩俊松
机构
齐齐哈尔
大学网络信息中心
齐齐哈尔
大学应用技术学院
中国人民银行齐齐哈尔支行
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1062-1066,1071,共6页
基金
齐齐哈尔市科学技术计划项目(GYGG2010-06-02)
文摘
针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法.利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估.结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.
关键词
支持向量机
垃圾信息
过滤
分类器
评价
Keywords
support vector machines
junk messages
filtering
classifier
evaluation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的垃圾信息过滤方法
谷文成
柴宝仁
韩俊松
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
7
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