目前公共垃圾邮件语料库包含合法邮 件和垃圾邮件两个大类, 为了算法性能具有比较性 , 绝大部分 算法的测试与算法间的比较都是在这些公共垃圾邮件语料库 进行的, 所以垃圾邮件过滤一般都按二分类问题进行处理。 垃圾邮件过滤的结果包含四种情况, 即合法邮件判为合 法邮件, 垃圾邮件判为垃圾邮件, 合法邮件判为垃圾邮件和垃 圾邮件判为合法邮件。据此特点和信息粒度原理思想的启 发。 通过一种称为伪聚类的方法对训练样本集合进行重新划 分。 把合法邮件类和垃圾邮件类划分为四个小类: 强合法邮件 类, 弱合法邮件类 , 强垃圾邮件类 和弱垃圾邮件类 , 分别得到 四个小类的类中心向量。当过滤新邮件时, 分别计算新邮件 与四个类中心向量的相似度 , 如果与之相似度最大的类为弱 合法邮件类或强合法邮件类时, 则该邮件属于合法邮件, 反之 为垃圾邮件。方法实质是将垃圾邮件过滤转化为四分类问题 等; 机器学习方法 信息粒度是对信息和知识细化不同层次的度量。信息粒 度的形式化描述为: 一个问题可以用一个三元组 ( , F , r) 来 描述 , 表示问题的论域, 即考虑的所有基本元素的集合 ; F 表 示属性函数 , 定义为 F : — y : y 表示基本元素的属性集合; r 表示论域的结构, 定义为论域中各个基本元素之问的关系。 从一个较“ 粗” 的角度来看 , 实际上就是对 把性质相近的元素归为一类, 整体作为一个新的元素 。 这样就 形成了一个粒度较大的论域[ ] , 从而把原问题转化为新层 次上的问题。 同样从一个较“ 细” 的角度看, 就是对 种划分。 因为粗粒度世界比原来的问题要简单, 所以一般能够 缩小问题求解的范围。 加快求解的速度。 当然 。 经过简化 的粗 粒度世界会造成信息的损失 , 这时把粒度适当的减小, 使得论 域个体之问的可区别性增大。 文献[ 1 O] 认为对于一些元素, 由于在大粒度世界不容易 看出它们之问的区别 , 所以容易造成和其他类元素的混淆 , 只 有适当的采用较小的一些粒度。 即将它们转换到另一较细的 粒度空间, 才能够准确的对它们加以区分。 进行简化 。 进行一 2 伪聚 类 从信息粒度原理角度, 我们分析造成邮件错分的主要原 收稿 日期 : 2006 — 02 —13; 修订 日期 : 2006 一o5 一 o9 作者简介: 林琛( 1981一) , 女, 山东威海人 , 助理工程师, 硕士研究生, 主要研究方向: 海量信息检索; 李弼程( 1970 一) , 男, 湖南衡阳人, 教 授 , 博士, 主要研究方向: 数据融合、 海量信息处理. 基金项 目: 河南 省教育厅基金资助项 目( sp200303099 ) 维普资讯 http://www.cqvip.com 第 8 期 林琛等 : 一种有效的垃圾邮件过滤新方法 198l 因是 : 当将垃圾邮件过滤视为二分类时, 相当于在一个较粗的 粒度空间下描述训练样本集合, 在这个粒度空间下, 训练样本 集合中的一些邮件与其相反类别之间的区别不是很明显, 容 易造成和相反类邮件的混淆, 当一封新邮件为区别不明显邮 件时, 可能就被错分到相反类中。