数据挖掘技术在垃圾邮件检测中的应用

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摘要：研究垃圾邮件检测准确性问题，提高网络安全。邮件特征具有高维、冗余量大，传统检测模型无法降低特征维数，冗余信息难以消除，导致计算时间长，空间复杂度大，垃圾检测正确率低等缺陷，为提高垃圾检测正确率，提出一种白名单和支持向量机相结合的两层垃圾邮件检测模型。采用聚类特征技术对特征进行聚类，降低特征维数，消除特征问冗余信息，将白名单检测技术作为垃圾检测系统第一道防线，检测已知地址垃圾邮件，支持向量机作为第二道防线，检测新的垃圾邮件，提高网络安全。采用垃圾邮件数据对模型性能进行检验，实验结果表明，两层垃圾邮件检测模型有效提高了垃圾邮件检测效率和正确率，为通信邮件管理提供了有效的手段。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92897X/201202/40842507.html

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关键词：数据挖掘技术 数据挖掘 垃圾邮件 支持向量机 第一道防线 垃圾邮件 分类 支持向量机 特征选择