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1、作為互聯(lián)網(wǎng)最基礎(chǔ)的應(yīng)用之一,電子郵件的廣泛使用使其占據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)總量的三分之一左右。隨著應(yīng)用的增多,垃圾郵件數(shù)量的增長(zhǎng)也非常迅速,網(wǎng)民每周收到的垃圾郵件占總郵件量的三分之二還多。近幾年來(lái),為應(yīng)對(duì)垃圾郵件愈禁愈多的情況,眾多研究人員提出了多種有效判別垃圾郵件的解決方案,但隨著實(shí)際情況的變化,垃圾郵件發(fā)送形式和方法不斷演進(jìn),各類技術(shù)總是無(wú)法長(zhǎng)期發(fā)揮作用。
本文總結(jié)了現(xiàn)有垃圾郵件判別技術(shù),重點(diǎn)分析了郵件用戶關(guān)系行為,在現(xiàn)有基于行為解
2、析的垃圾郵件判別技術(shù)的基礎(chǔ)上,歸納出郵件用戶關(guān)系行為網(wǎng)絡(luò)社區(qū)概念。根據(jù)郵件用戶之間的關(guān)系,建立郵件用戶關(guān)系行為網(wǎng)絡(luò),利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分算法劃分用戶關(guān)系社區(qū),然后把這些用戶關(guān)系社區(qū)應(yīng)用于實(shí)際的垃圾郵件判別。
本文在研究現(xiàn)有行為識(shí)別技術(shù)的過程中,把郵件通信行為網(wǎng)絡(luò)看成是人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)范疇,該判別機(jī)制的關(guān)鍵在于用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)劃分。為此,引入快速Newman算法(簡(jiǎn)稱FN算法)、CPM(Clique Percolation Met
3、hod)算法和基于節(jié)點(diǎn)聯(lián)系算法,建立對(duì)比社區(qū)劃分機(jī)制,以獲得最優(yōu)劃分。將建立的用戶關(guān)系社區(qū)劃分機(jī)制的具體模型應(yīng)用到反垃圾郵件領(lǐng)域中,提高了垃圾郵件的識(shí)別精度和處理速度。
為了提升判別機(jī)制的準(zhǔn)確度,對(duì)通過用戶關(guān)系行為社區(qū)識(shí)別出的可疑郵件采取進(jìn)一步的判別,引入了分類回歸樹算法(CART),根據(jù)前期郵件頭數(shù)據(jù)處理獲得郵件行為特征數(shù)據(jù),對(duì)照正常郵件行為進(jìn)行多重判別。
經(jīng)過系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證,結(jié)合測(cè)試數(shù)據(jù)的反饋結(jié)果證明,基于用戶關(guān)系
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