44、垃圾邮件过滤学习方法解析

垃圾邮件过滤学习方法解析

在当今数字化时代，垃圾邮件泛滥成灾，严重影响了人们的工作和生活效率。因此，有效的垃圾邮件过滤技术显得尤为重要。本文将介绍几种常见的垃圾邮件过滤学习方法，包括基于内存的分类器、贝叶斯垃圾邮件过滤、神经网络和支持向量机等，并分析它们的优缺点。

1. 基于内存的分类器

基于内存的分类器在分类阶段计算成本较高，因为其“懒惰”特性，分类时需要所有训练示例，对于大型数据集来说开销巨大。不过，也有一些高效的实现方法可以解决这个问题。

• k - NN 性能比较 ：Zhang 等人（2004）在四个垃圾邮件语料库（PU1、Ling - Spam、SpamAssassin 和 ZH1）上比较了 k - NN 与支持向量机、朴素贝叶斯和最大熵三种技术的性能。
• SVM 和 k - NN 结合方法 ：Blanzieri 和 Bryl（2007）评估了一种结合 SVM 和 k - NN 思想的基于学习的垃圾邮件过滤方法，并将其性能与 SVM 和 k - NN 进行了比较。该方法先找到给定消息的 k 个最近邻，然后使用这 k 个样本构建 SVM 模型来预测消息类别。虽然在特征空间维度较小时有一定改进，但对于较大的 k 值，该方法速度较慢且资源消耗高。
• SOM 与 k - NN 结合的过滤系统 ：Luo 和 Zincir - Heywood（2005）引入了一种基于 SOM（自组织映射）的垃圾邮件过滤系统，用于顺序数据表示，并结合 k - NN 分类器，与朴素贝叶斯过滤器进行了比较。