第 26 卷第 8 期 2006 年 8 月 计算机应用 C omputer A pplications V o1. 26 No. 8 A ug.2006 文章编号: 1 001—9081(2006)08 —1 980 — 03 一种有效 的垃圾邮件过滤新方法 林琛 , 李弼程 ( 信息工程 大学 信息工程学院, 河南 郑州 450002) ( 1inchen_ai@ 163. com) 要: 受到信息粒度原理的启发, 给出了一种有效的垃圾邮件过滤新方法。该方法训练过程是 将训练样本集合中合法邮件类和垃圾邮件类拆分成四个小类 , 得到四个小类的类 中心向量 , 从粒度原 理 角度来看 , 就是采用更细的粒度来描述训练样本的先验知识。过 滤过程则将新进来的邮件分别与 四个小类的类中心向量进行相似度 比较 , 最终来判定所属类另 - J 。在公共垃圾 邮件语料 库上测试新方 法, 同时与目前过滤性能较高的 KNN 方法进行比较, 结果显示新方法具有过滤精度高, 过滤速度快等 优 点 。 关键词 : 垃圾 邮件过滤 ; 粒度 ; KNN 中图分类号: TP393. 098 文献标识码 : A 摘N ew effective m ethod for sp am ~ ter in g H N Ch en . U Bi— ch eng ( College o f In formation En gin eering, In formati o n En gin e er i ng University, Zhengzhou ttenan 450002, China) A bstra ct :A new ef f e c ti ve method for spam f i l ter i ng according to the pr i ncipl e of granul arity was presented. F irst.thi s met h o d div ided spam class and legit class in train corpus into f o ur small cla s ses,a n d f o u r center ve c tor s were obtained.In the view of t h e pr i nciple o f gra n u l arit y ,smaller granu l arit y is used to descr i be knowledge in train cor p us.When fa l tering, t h e new E ·mail Wa s compared wit h fou r center ve c tor s respectively to decide which cla s s it b e longed to.This met h o d Wa s teste d on sl:h ~l XIl cor p us a n d compared w it h K NN.T he resu l ts show that the new metho d ha s some advantage s incl ud i ng hish accuracy, llish speed o ff i l ter i ng a n d SO on. K ey words.&quot; spam f i lter i ng; g r a n u l arit y ; K NN 0 引言 进行处理。 1 信息粒度相关知识 当前垃圾邮件过滤技术发展的主要趋势是将文本分类方 法应用于垃圾邮件过滤中。文本分类方法大体可以分为三种 类型: 判别分析法 , 机器学习方法和人工神经网络方法。如判 别分析 中的贝叶斯判别法 0 J , 支持 向量机 J , Winnow 方 法 。 最近邻判别法 和 Rocchio 方法 中的决策树算法 。 基于 Rough Set 理论的机器学习方法 和 Boost i n g 方法 等。