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石菲
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1
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供职机构:
华东交通大学信息工程学院
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发文基金:
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
黄志强
华东交通大学信息工程学院
刘遵雄
华东交通大学信息工程学院
郑淑娟
江西财经大学科研处
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2013
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基于图正则化MNMF的中文垃圾邮件过滤
2013年
利用向量空间模型表示的文本邮件数据具有高维性,不利于邮件过滤模型的建立,需要对数据进行降维处理。最大间隔Semi-NMF(max-margin semi-nonnegative matrix factorization,MNMF)能够同时实现维数约减和邮件分类,而图正则化NMF能保持数据空间的几何结构。基于以上两种NMF改进模型,提出了图正则化MNMF(graph regularized MNMF,GMNMF)算法,并设计了一个迭代的求解算法。将GMNMF算法及其他相关算法用于中文垃圾邮件过滤实验,结果表明GMNMF算法构建的过滤模型要优于其他较好的算法构建的过滤模型。
刘遵雄
黄志强
郑淑娟
石菲
关键词:
向量空间模型
维数约减
中文垃圾邮件过滤
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