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本文針對(duì)垃圾郵件過(guò)濾問(wèn)題，結(jié)合中文自身的特點(diǎn)，把廣泛適用于英文文本和郵件分類(lèi)的樸素貝葉斯過(guò)濾方法應(yīng)用在垃圾郵件網(wǎng)關(guān)郵件過(guò)濾層；把信息增益修剪方法經(jīng)過(guò)改進(jìn)作為中文特征選擇方法，應(yīng)用在數(shù)據(jù)管理層；從而極大提高了垃圾郵件的過(guò)濾精度。
關(guān)鍵字：樸素貝葉斯；信息增益； 特征提??；
Abstract: To filter spam combined with Chinese we apply Na?ve Bayes Algorithm to e-mail filtering layer, Information Gain as the basic feature-pruning method to Data Management Layer. In fact these two methods greatly improve the precision of spam filtering.
Keywords: Na?ve Bayes; Information Gain.
關(guān)鍵字：樸素貝葉斯；信息增益； 特征提??；
Abstract: To filter spam combined with Chinese we apply Na?ve Bayes Algorithm to e-mail filtering layer, Information Gain as the basic feature-pruning method to Data Management Layer. In fact these two methods greatly improve the precision of spam filtering.
Keywords: Na?ve Bayes; Information Gain.
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