是少的特点，训练数据集中提取得特征词无法较为全面表征垃圾邮件特征。在后续工作中，我们将采用自动化邮件采集器，同时改进特征提取方法并引入特征词数据字典，从而进步提高分类准确性。参考文献施丽容基于网络结构的垃圾邮件识别技基于的中文垃圾邮件预测系统研究论文原稿程如图所示。测试与结果本文测试样本集，包含垃圾邮件数为封正常邮件数为封，测试结果在个正常邮件测试样本中，使用本文的邮件检测系统分类正确的邮件数为，在个垃圾邮件测试样本中，使用本文的邮件检测系统分类正确的邮件数为。由此可据集，我们选取数据集中垃圾邮件正常邮件为训练样本数据集，并对训练样本做类别标注。对已标注类别的训练样本，首先，对所有的文本进行数据预处理，去除特殊字符停顿词。然后，使用分词进行中文分词，得到总词库，使用词频向优。正确率是我们最常见的评价指标，也称查准率，通常来说，正确率越高，分类器越好。正确率的求解公式为精度是精确性的度量指标，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。精度求解公式为召回朴素贝叶斯过滤法是中文英文垃圾邮件检测领域中的常用方法，被广泛应用于各类反垃圾邮件软件中。朴素贝叶斯算法是种基于规则的分类法，该算法将邮件分为两种类型，即垃圾邮件和非垃圾邮件，算法通过分析两类邮件中各特征词分别出现的初过滤技术。黑名单主要基于拒绝列表，首先将目标邮件的地址地址或域名加入拒绝列表，也称黑名单，当邮件服务器接收到新邮件时，先到拒绝列表上查找。白名单主要基于信任列表，信任列表也称白名单，其内容和黑名单拒绝列表被广泛应用的垃圾邮件过滤技术。黑名单主要基于拒绝列表，首先将目标邮件的地址地址或域名加入拒绝列表，也称黑名单，当邮件服务器接收到新邮件时，先到拒绝列表上查找。白名单主要基于信任列表，信任列表也称白名单，其南交通大学，周志华机器学习航空港，。摘要为有效拦截过滤垃圾邮件，本文研究基于的中文垃圾邮件过滤技术。经测试实验表明，该方法能够有效的预测中文垃圾邮件，在准确率精度召回率方面表現较优。朴素贝叶斯过滤法是中文英文垃均准确率为左右，精度，召回率。结语本文研究基于支持向量机的中文垃圾邮件过滤技术。经测试实验表明，该方法能够有效的预测中文垃圾邮件，在准确率精度召回率方面表现较优。人工收集汇总数据存在人为主观性收集数据量少的特点，基于的中文垃圾邮件预测系统研究论文原稿。但其检验原则是信任列表中存在的名单用户均合法，均为可靠联系人。当邮件服务器检测到与拒绝列表相反的用户时，将用户的邮箱地址标记为可信任并记入白名单。每当接收到白名单内联系人的邮件时，邮件系统自动将其标记为正常邮件。记为正常邮件。评价指标本文使用准确率精度召回率来评价预测算法。下文中变量均源于表中混肴矩阵。真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别。基于的中文垃圾邮件预测系统研究论文原稿。黑白名单是种被广泛应用的垃圾邮分别构建正常邮件和垃圾邮件的特征向量。最后，根据得到的特征词，采用库进行预测机模型训练。针对测试样本数据集中的每封邮件，采用模型预测其类别，对整体结果进行统计分析。垃圾邮件预测流程如图所示容和黑名单拒绝列表致。但其检验原则是信任列表中存在的名单用户均合法，均为可靠联系人。当邮件服务器检测到与拒绝列表相反的用户时，将用户的邮箱地址标记为可信任并记入白名单。每当接收到白名单内联系人的邮件时，邮件系统自动将其邮件检测领域中的常用方法，被广泛应用于各类反垃圾邮件软件中。朴素贝叶斯算法是种基于规则的分类法，该算法将邮件分为两种类型，即垃圾邮件和非垃圾邮件，算法通过分析两类邮件中各特征词分别出现的初始概率，并进行记录。黑白名单是练数据集中提取得特征词无法较为全面表征垃圾邮件特征。在后续工作中，我们将采用自动化邮件采集器，同时改进特征提取方法并引入特征词数据字典，从而进步提高分类准确性。参考文献施丽容基于网络结构的垃圾邮件识别技术研究成都测试与结果本文测试样本集，包含垃圾邮件数为封正常邮件数为封，测试结果在个正常邮件测试样本中，使用本文的邮件检测系统分类正确的邮件数为，在个垃圾邮件测试样本中，使用本文的邮件检测系统分类正确的邮件数为。由此可得到本系统的基于的中文垃圾邮件预测系统研究论文原稿取数据集中垃圾邮件正常邮件为训练样本数据集，并对训练样本做类别标注。对已标注类别的训练样本，首先，对所有的文本进行数据预处理，去除特殊字符停顿词。然后，使用分词进行中文分词，得到总词库，使用词频向量法，选取高们最常见的评价指标，也称查准率，通常来说，正确率越高，分类器越好。正确率的求解公式为精度是精确性的度量指标，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。精度求解公式为召回率是覆盖面的度研究成都西南交通大学，周志华机器学习航空港，。相关技术中文分词技术我们采用分词进行中文语句切分，分词是种结合基于规则和基于统计这两类方法的分词工具，它提供全模式搜索引擎模式以及精确模式种分词方式到本系统的平均准确率为左右，精度，召回率。结语本文研究基于支持向量机的中文垃圾邮件过滤技术。经测试实验表明，该方法能够有效的预测中文垃圾邮件，在准确率精度召回率方面表现较优。人工收集汇总数据存在人为主观性收集数据法，选取高频分别构建正常邮件和垃圾邮件的特征向量。最后，根据得到的特征词，采用库进行预测机模型训练。针对测试样本数据集中的每封邮件，采用模型预测其类别，对整体结果进行统计分析。垃圾邮件预测是覆盖面的度量指标，也称查全率，召回率度量有多个正例被分为正例。召回率计算公式为。垃圾邮件预测本文实现了基于核函数的中文垃圾邮件检测系统，并对邮件检测系统进行量化评价。人工收集汇总封邮件作为初始概率，并进行记录。基于的中文垃圾邮件预测系统研究论文原稿。摘要为有效拦截过滤垃圾邮件，本文研究基于的中文垃圾邮件过滤技术。经测试实验表明，该方法能够有效的预测中文垃圾邮件，在准确率精度召回率方面表現