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1. 基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法
邓维斌 洪智勇
计算机应用    2010, 30 (8): 2006-2009.  
摘要317)      PDF (773KB)(1060)    收藏
如何将邮件的头信息和内容信息有效结合起来进行垃圾邮件过滤备受研究人员的关注。基于粗糙集具有很好地处理不确定信息的特点,提出了一种基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法,首先根据邮件头信息将其分为正常邮件、垃圾邮件和可疑邮件,再根据邮件内容将可疑邮件分为正常和垃圾邮件。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法不仅能提高垃圾邮件过滤的准确率,而且能大幅降低误杀率。
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2. 基于二次Renyi熵的正则化互信息特征选择方法
洪智勇 刘灿涛 邓宝林
计算机应用    2010, 30 (05): 1273-1276.  
摘要398)      PDF (545KB)(1093)    收藏
提出了一种基于二次Renyi's熵的正则化互信息特征选择方法,该方法能高效地对互信息进行估计从而使计算复杂度大大降低。同时把正则化互信息特征选择方法与嵌入式方法相结合得到一个两段式特征选择算法,该算法可以找出更具特征的特征子集。通过实验比较了该方法与其他基于互信息的特征选择算法的效率与分类精度,结果表明该方法能够有效改善计算复杂度。
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