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基于神经网络的邮件分类识别模型研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
A Mail Classification and Recognition Model Based on Neural Network
作者:
黄国玉;龙润生
作者机构:
南华大学,电气工程学院,湖南,衡阳,421001
[龙润生; 黄国玉] 南华大学
语种:
中文
关键词:
垃圾邮件;神经网络;分类识别类型
关键词(英文):
spam;neural network;train;models for classification
期刊:
南华大学学报(自然科学版)
ISSN:
1673-0062
年:
2008
卷:
22
期:
2
页码:
80-83
基金类别:
基金项目:湖南省教育厅资助项目(05C486).
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气工程学院
摘要:
本文综合分析了垃圾邮件和合法邮件的特征,对邮件结构字段信息和邮件正文信息加以离散和特征化处理,提取出7个特征属性来表示成向量代表电子邮件,采用BP神经网络来构造邮件分类识别器.经测试证明,本文提出的基于BP神经网络的邮件分类模型是可行和有效的,并具有良好的效果和智能性、自学习性.
摘要(英文):
The paper synthetically analyzed the characteristics of spam and legal emails, dispersed and characterized emails then distilled seven characters to express emails on vectors. Neural network is used for the model. The result of the experiment shows that mail classification and recognition model based on neural network works well and has better result an...

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