计算机应用

• 典型应用 • 上一篇    下一篇

基于朴素贝叶斯分类算法的活跃网络结构挖掘

徐冰 郭绍忠 黄永忠   

  1. 中国人民解放军信息工程大学信息工程学院 中国人民解放军信息工程大学信息工程学院 中国人民解放军信息工程大学信息工程学院
  • 收稿日期:2006-12-15 修回日期:2007-02-06 发布日期:2007-06-01 出版日期:2007-06-01
  • 通讯作者: 徐冰

Fizz network structure mining based on nave bayes classification

Bing Xu Shao-zhong GUO Yong-zhong HUANG   

  • Received:2006-12-15 Revised:2007-02-06 Online:2007-06-01 Published:2007-06-01
  • Contact: Bing Xu

摘要: 研究了利用朴素贝叶斯分类算法对电子邮件进行分类处理,引入了活跃网络和活跃度的概念,提出了犯罪组织通讯网络的描述算法以及组织结构的挖掘算法,实验证明了算法的有效性。

关键词: 电子邮件, 贝叶斯算法, 朴素贝叶斯分类算法, 活跃网络, 活跃度

Abstract: In this paper, we studied the algorithm of E-mail classification using nave Bayes classification. The concepts of Fizz Network and Fizz Degree were proposed. We presented the algorithm to depict the communication network of criminous orgnization, and the algorithm for structure mining. Finally, the experiments prove the good performance of the proposed algorithm.

Key words: E-mail, bayesian algorithm, naive bayes classification, fizz network, fizz degree