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基于K近邻的垃圾邮件过滤模型

作者:曾果k近邻特征库相似度训练集

摘要:本文通过时K近邻算法进行研究,在其基础上提出了一种基于K近邻的邮件过滤模型.该模型通过利用已知垃圾邮件的分类结果,应用K近邻方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果,同时,结合用户对所接收邮件的处理,将系统不能正确划分的新垃圾邮件加入训练数据中,以提高类似于该邮件的后续垃圾邮件的处理效率。

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铜仁学院学报

《铜仁学院学报》(CN:52-1146/G4)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《铜仁学院学报》国内外公开发行的学术期刊,是反映院内外科学研究最新成果的学术性刊物,是与各大学、各科研机构互动交流的平台。

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