一種基于Adaboost和分類回歸樹(shù)的垃圾郵件過(guò)濾算法.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速提高，互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為民眾生活中的重要的一部分。作為廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)通信手段，電子郵件給人們的社交活動(dòng)帶來(lái)了巨大的便利。與此同時(shí)，也引出了令人頭疼的垃圾郵件問(wèn)題。這些垃圾郵件浪費(fèi)用戶時(shí)間，消耗網(wǎng)絡(luò)資源，乃至侵犯到用戶權(quán)益，給網(wǎng)路安全帶來(lái)了很不好的影響。因此，尋找解決垃圾郵件問(wèn)題的有效方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　在深入分析世界范圍內(nèi)關(guān)于垃圾郵件以及文本分類的文獻(xiàn)和資料的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)基于郵件內(nèi)容的過(guò)濾技術(shù)是使用最普及

2、也最有效的反垃圾郵件手段。其中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)濾算法是核心。但是在分析其所采用的幾種常見(jiàn)算法后，結(jié)合作者在研究工作中面臨的具體問(wèn)題，指出了傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)和存在的不足。在這些研究的基礎(chǔ)上提出了一種新的垃圾郵件過(guò)濾算法。該算法在Adaboost的基礎(chǔ)上引入分類回歸樹(shù)作為分類器，其中借助Adaboost能通過(guò)迭代強(qiáng)化來(lái)增強(qiáng)弱學(xué)習(xí)算法使其成為強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，而且有不會(huì)產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象的優(yōu)勢(shì)。實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目中提高過(guò)濾準(zhǔn)確度的要求，同時(shí)用Adaboost來(lái)迭代