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第 卷 第 期 西 南 师 范 大 学 学 报 自然科学版 年 月
38 10 2013 10
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Vol.38 No.10 JournalofSouthwestChinaNormalUniversit NaturalScienceEdition Oct.2013
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文章编号: ( )
1000 5471201310 0001 06
基于多分形分析和主动学习反馈算法
的图片垃圾邮件过滤①
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周扬玲 , 钟 剑 , 邓 维
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1.四川中医药高等专科学校 四川 绵阳 621000 2.西南大学 信息中心 重庆 400715
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摘要 图片垃圾邮件通常由随机变形技术制作 人眼认为内容相同但计算机认为不同 导致常规反垃圾邮件技术
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无法阻止这类垃圾邮件 根据图片垃圾邮件必然具有相似性 大量性和可变性的特点 提出了一种综合多向小波金
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字塔多分形分析算法和主动学习反馈驱动半监督支持向量机算法的创新图片垃圾邮件过滤方法 实验结果表明,
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该方法容易与常规反垃圾邮件系统相结合 而且该方法的效率高 准确性好 假阳性低 通过重复训练 可进一步
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提高准确性 降低假阳性 适合用于对抗性学习和垃圾邮件过滤.
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关 键 词 图片垃圾邮件 多分形分析 主动学习聚类 反馈驱动半监督支持向量机
中图分类号:TP393.04 文献标志码:A
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图片垃圾邮件是一种只有图片而没有文本或链接的邮件 即使包含文字信息也是以图片形式展现 常
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用的传统反垃圾邮件方法 如内容识别 贝叶斯 最大熵 支持向量机等 虽然在处理文本垃圾邮件方面具
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有准确率高 自学习能力强等特点 但是在过滤图片垃圾邮件时却无能为力 这主要是因为图片垃圾邮件
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发送者通常会使用各种新的图片生成与图片随机变形算法来制作图片垃圾邮件
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