[1]夏 虎,傅 彦,方育柯,等.一种自反馈垃圾信息综合过滤方法[J].智能系统学报,2010,5(2):117-121.
XIA Hu,FU Yan,FANG Yu-ke,et al.A selffeedback synthesis method for spam filtering[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2010,5(2):117-121.
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《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
5
期数:
2010年第2期
页码:
117-121
栏目:
学术论文—自然语言处理与理解
出版日期:
2010-04-25
- Title:
-
A selffeedback synthesis method for spam filtering
- 文章编号:
-
1673-4785(2010)02-0117-05
- 作者:
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夏 虎,傅 彦,方育柯,周俊临
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电子科技大学 计算机科学与工程学院, 四川 成都 611731
- Author(s):
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XIA Hu, FU Yan, FANG Yu-ke, ZHOU Jun-lin
-
School of Computer Science & Engineering, Chengdu 611731, China
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- 关键词:
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信息过滤; 自反馈更新; 日志分析; 海量数据处理
- Keywords:
-
spam filtration; selffeedback updating; log analysis; massive data processing
- 分类号:
-
TP181
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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提出了一种自反馈垃圾信息综合过滤方法.通过构建日志分析模块,在人为参与尽可能少的情况下,根据过滤到的垃圾信息通过自我分析、自我决策、自我优化来实现信息过滤规则的自反馈更新.试验证明该方法克服了传统海量信息过滤中人工参与度高、工作量大、效率和准确率与人的操作高度相关的缺点,大大提高了信息过滤速度和准确率,实现了信息过滤的自动化.
- Abstract:
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A selffeedback based spam filtering method has been developed. In the construction of the log analysis module, the filtering system was implemented in a way that permited self feedback when updating filtering rules. Selfanalysis, selfdecision, and self optimization were all incorporated. In this way minimal human intervention was required. In traditional massive information filtering, human involvement was very high, leaving filtering accuracy and efficiency highly dependent on the skills of the human operator. Experiments proved that this method overcomes these shortcomings, greatly enhancing the speed and accuracy of information filtering and effectively automating information filtering.
备注/Memo
收稿日期:2009-12-04.
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(60903073);
国家“863” 计划资助项目(2007AA01Z440);
四川省科技支撑计划资助项目(2008GZ0009).
通信作者:夏 虎.E-mail:xiahu@uestc.edu.cn.
作者简介:
夏 虎,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为数据挖掘、异常检测、隐私保护.发表学术论文多篇.
傅 彦,女,1962年生,教授,博士生导师,电子科技大学计算机科学与工程学院副院长,四川省教学名师.主要从事模式识别、数据挖掘应用、信息安全等.主持和参与科研项目30余项,发表学术论文50余篇,被SCI、EI等检索10余篇.
更新日期/Last Update:
2010-05-24