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贝叶斯邮件分类中概念漂移问题研究

包理群  马宏锋  李祥林  
【摘要】:贝叶斯算法因其简单、快速、分类精确度高等优点被广泛应用于垃圾邮件过滤中,然而随着时间的推移,概念漂移现象导致贝叶斯分类器准确率下降。针对此问题,提出了基于用户反馈的客户端贝叶斯动态学习算法,可自动学习新的邮件样本,计算复杂度较低。实验表明该方法能较好地适应概念漂移,满足邮件分类的个性化需求,有很好的实用性。

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