换一批基于多分形分析和主动学习反馈算法的图片垃圾邮件过滤
On Filtering Image Spam Based on Multifractal Analysis and Active Learning Feedback Algorithm
摘要图片垃圾邮件通常由随机变形技术制作,人眼认为内容相同但计算机认为不同,导致常规反垃圾邮件技术无法阻止这类垃圾邮件.根据图片垃圾邮件必然具有相似性、大量性和可变性的特点,提出了一种综合多向小波金字塔多分形分析算法和主动学习反馈驱动半监督支持向量机算法的创新图片垃圾邮件过滤方法.实验结果表明,该方法容易与常规反垃圾邮件系统相结合,而且该方法的效率高、准确性好、假阳性低,通过重复训练,可进一步提高准确性、降低假阳性,适合用于对抗性学习和垃圾邮件过滤.
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关键词
图片垃圾邮件多分形分析主动学习聚类反馈驱动半监督支持向量机image spammultifractal analysisactive learning clusetingfeedback-driven semi-supervised support vector machine
分类号
TP393.04
栏目名称
发布时间
2013-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
四川省科技计划（10JJ8086）
中央高校基本科研业务费专项（XDJK2013C005）
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