基於神經網絡的反垃圾郵件建議

我想寫基於神經網絡的反垃圾郵件。任何人都可以建議我使用什麼類型的神經網絡（Kohonen或其他）以及在神經元中輸入什麼：字符，單詞或所有內容？基於神經網絡的反垃圾郵件建議

2011-01-22 Damir

如果這是業務，那麼你可以簡單地使用akismet服務。 – cherouvim 2011-01-22 08:51:02

雖然您選擇的神經網絡類型可能會在性能上有所不同，但事先並不知道哪種方法最好。假設你可以用於分類的神經網絡，那麼我認爲它不會產生巨大的差異，所以你可能想要選擇最常用的品種，多層感知器（MLP）。

創造性地開發描述性功能，並發現它們的組合最大化性能是戰鬥的一半。通常饋給垃圾郵件檢測系統的一種輸入格式是「單詞包」，其基本上是給定消息中存在的所有非平凡詞的列表。這可能很難與神經網絡一起使用，因爲數值相當於一串0/1虛擬變量。另一種可能性是對郵件中的單詞進行預處理，以便計算垃圾郵件中經常出現的單詞數量，以及更多出現在非垃圾郵件中的單詞數量。基本信息統計也可能有幫助，例如平均字長，平均句子長度，不同單詞的計數等。

來源

2011-01-22 11:27:23 Predictor

創建一個單詞列表（使用示例文本字統計）爲目標單詞列表創建一個直方圖文本正常化和使用此直方圖作爲輸入輸出垃圾或不（所以這是簡單的分類）

來源

2011-02-08 12:31:43

基於神經網絡的反垃圾郵件建議

回答

相關問題