基于社会计算和机器学习的垃圾邮件快速过滤

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摘要：在对当前垃圾邮件过滤方法进行研究和分析的基础上,本文将社交网络的概念用于垃圾邮件识别,并提出了一种将社会计算和机器学习相结合的垃圾邮件过滤方法,以减少垃圾邮件的误判率.为了提高邮件过滤的实时性,我们利用Hadoop平台所提供的MapReduce模型进行分布式并行处理.对比实验结果表明,我们所采用的识别方法的识别准确率和识别效率都有较大的提高,尤其是降低了正常邮件的误判率.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/95538X/2014S1/88847676504849528349485051.html

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关键词：垃圾邮件 机器学习 学习的 MapReduce reduce 社会计算 垃圾邮件过滤 云计算 HADOOP MapReduce