文件名称:
基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制.pdf
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上传时间: 2020-03-20
详细说明:贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力和较高的准确性,但前期的邮件集训练与学习耗用大量系统资
源和网络资源,影响系统效率。提出一种基于MapReduce技术的贝叶斯垃圾邮件过滤机制,一方面对传统贝叶斯过滤技术进行改进,另一方面利用MapReduce模型的海量数据处理优势优化邮件集训练与学习。实验,较之目前流行的传统贝叶斯算法、K最近邻(NN算法和支持向量机SVM)算法,基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制在召回率、查准率和精确率方面保持了较好的表现,同时降低了邮件学习和分类成本,提高了系统执行效率。
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