基于认知学习的最小风险贝叶斯邮件过滤算法

作者：王雷; 林亚平; 彭雅; 李闻认知学习朴素贝叶斯最小风险邮件过滤

摘要：提出了超高维向量空间中的一种新的邮件向量表示方法,在考虑邮件误判风险的基础上,给出了一种基于认知学习模式的邮件过滤新算法.该算法模拟人类的认知学习过程,将系统分类与用户识别有效地结合起来,使得邮件过滤时的误判风险最小化.实验结果表明,算法具有较好的学习能力和学习效果,在邮件过滤应用中,能获得较高的查全率和查准率.

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