32、垃圾邮件过滤的三方决策解决方案及概念格构建算法研究

垃圾邮件过滤的三方决策解决方案及概念格构建算法研究

在当今信息爆炸的时代，垃圾邮件过滤和概念格构建是计算机科学领域中两个重要的研究方向。垃圾邮件过滤旨在有效区分合法邮件和垃圾邮件，而概念格构建则为数据分析提供了强大的工具。本文将深入探讨这两个方面的相关算法和实验结果。

垃圾邮件过滤的三方决策解决方案

1. 关键指标定义
   • 加权错误率（WErrb） ：其计算公式为 (WErrb = \frac{N_{spam}}{\lambda \cdot N_{legit} + N_{spam}}) ，该指标衡量了在考虑合法邮件和垃圾邮件数量以及权重参数 (\lambda) 时的错误率情况。
   • 总成本比率（TCR） ：(TCR = \frac{WErrb}{WErr} = \frac{N_{spam}}{\lambda \cdot n_{legit\rightarrow spam} + n_{spam\rightarrow legit}}) ，TCR 值越大，表明性能越好。当 (TCR < 1) 时，基线方法表现更优。若成本与浪费的时间成正比，TCR 直观地反映了在不使用过滤器手动删除所有垃圾邮件所浪费的时间，与使用过滤器后手动删除漏过的垃圾邮件以及恢复误拦截的合法邮件所浪费的时间之比。
   • 加权拒绝率（WRej） ：(WRej = \frac{\lambda \cdot n_{legit\rightarrow boundary} + n_{spam\rightarrow