【问题标题】:Spam Filtering used by service providers(User customization)服务提供商使用的垃圾邮件过滤(用户自定义)
【发布时间】:2014-08-27 01:46:22
【问题描述】:

我正在学习各种电子邮件服务提供商实施的垃圾邮件过滤技术。准确地说,这被视为一个分类问题,并使用各种技术,如贝叶斯、SVM(支持向量机)、KNN 等来创建分类模型。

在这些方法之前,我什么都懂。但是当我看到 Gmail 中的用户自定义垃圾邮件过滤时,我有点困惑(我们可以选择任何邮件作为垃圾邮件或非垃圾邮件)。 他们是如何实现这个选项的。他们会为每个用户创建一个单独的分类模型,还是有任何其他选项/技术可以做到这一点。

我尝试在网上搜索,但没有得到满意的结果。

【问题讨论】:

  • 特征散列是关键,有一篇关于它的论文。

标签: machine-learning classification spam spam-prevention text-classification


【解决方案1】:

不同的人有不同的偏好,因此我们确实需要为每个用户提供单独的分类模型。为了效率起见,我们将用户划分为具有不同模型的几个组。 最具挑战性的事情是数据收集。数据通常不完整、容易出错且无法访问

【讨论】:

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