云环境下NB算法的垃圾邮件过滤研究

刘月峰; 张亚斌; 苑江浩

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朴素贝叶斯算法在解决垃圾邮件分类领域内具有较高的准确性,能够很好的将邮件区分开来,但是在分类前期的训练阶段却会大量耗用系统和网络资源,严重影响分类效率.为此引入spark平台.以并行的思想去解决邮件分类问题,利用spark计算平台RDD的血缘关系合理的安排NB邮件分类的各个过程.实验结果表明,与其他传统的分类方法对比而言,朴素贝叶斯在精确率,召回率等方面具有很好的效果,并且与传统单机下的邮件分类,本次实验因引入分布式的思想,利用spark集群的优势大大加快了分类的速率.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第8期|60-63|共4页
作者
刘月峰; 张亚斌; 苑江浩;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
垃圾邮件; 朴素贝叶斯; spark计算平台; 分布式;

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