期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.2010.19.027

基于C-SVM和KPCA的垃圾邮件检测研究

引用
现有的垃圾邮件检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题.提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行垃圾邮件检测的方法.与传统算法相比,该方法与邮件异构有很高的检测率、更强的泛化能力和更高的检测效率.实验证明了方法的实用性和高效性.

支持向量机、核主成分分析、垃圾邮件检测

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TP393(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Graat 60603023;辽宁省教育厅资助项目20060028

2010-09-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

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2010,46(19)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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