基于文本和圖像的垃圾郵件過濾系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著互聯網的發(fā)展，電子郵件的使用也變得相當普及，但隨之而來的垃圾郵件卻給人們帶來很大的危害和經濟損失。因此，垃圾郵件的自動過濾技術受到越來越多的關注。然而目前的過濾技術很少針對群發(fā)垃圾郵件內容相似的特點，耗費了資源，同時，對圖片垃圾郵件的過濾研究也剛剛處于起步階段。 本文針對群發(fā)垃圾郵件內容大量重復的特征，根據Edehnan等人的腦感知學習模型提出了一種新的基于感知學習的垃圾郵件過濾算法，并依此設計了一個自學習合作式網絡垃圾郵件

2、過濾系統(tǒng)框架模型，并行的對文本和圖像郵件進行處理。 該過濾系統(tǒng)中包含三個核心技術：文本郵件特征提取，圖像郵件特征提取，以及基于感知學習的垃圾郵件過濾算法。文本郵件特征提取采用改進的文本數字指紋技術將郵件文本進行分段，對各段進行編碼，生成特征向量，通過比較各文本之間的特征向量，得到郵件文本之間的內容相似度矩陣。圖像郵件特征提取先對圖像中的顯著文本區(qū)域進行定位，接著將文本區(qū)域用SIFT(Scale Invariant Feature